Research AI Agents Двубой — 31 май 2024 г.

1

Google AI Co-Scientist

Многодоменна система за изкуствен интелект, която сътрудничи с учени да генерира хипотези и да ускорява биомедицинските изследвания.

4.5 (4)

Безплатно

Пълен преглед

Google AI Co-Scientist е многоагентен изкуствен интелектен систем, проектиран да съдейства с учените и да спрашва по-бързо биomedицинско изследване. Той е изграден с Gemini 2.0 и функционира като виртуален научен сътрудник за помагане на генерирането на нови хипотези и пројекти за изследване. Системът е предназначен да отразява процесуалния механизъм на научното метод и изграни да открива нови, оригинални знания. В зависимост от конкретната целя на учения въвеждана в естествен език, AI Co-Scientist генерира нови хипотези, детайлен обзор на проява и експериментални протоколи. Системата използва съюз от специализирани агенти, включително Generation, Reflection, Ranking, Evolution, Proximity и Meta-review, които използват автоматизиран обратотворен ендфийд да генирацират, оценяват и финикувани хипотезите. Системата позволява учениците да общуват с нея по различни начина, включително предоставяне на семина за експлоатация или обратна връзка за генерирания изход като естествен език. AI Co-Scientist също така използва инструменти като извършване и специализирани модули на ЛМ, за да подобрат почвена и качествена генерация на хипотезите. Системата е проектирана да се справя многоумно с обективите и да повтаря по итеративно да подобрява научното му разсъждение по специфицираната целя на проява. Хардуерът на AI Co-Scientist е особено полезен за учени, които се сблъскват с проблеми при обхода на бързото разрастване на научните публикации и увеждането с възгледи от неизвестни области. Използвайки最近ните напредка в областта на AI, включващи възможността да се комбинират навъutilus комплексни проблеми и да се извеждат обосновани резюме за дългосрочни периоди, AI Co-Scientist се стреми да ускори часовито наука и медицинска открития. Системата е тествана в различни приложения, включително изследване и ре-известяване на генна трансфер. Презентациите на системата AI Co-Scientist съвпадат на значителен брой предимствата, но ефективността ѝ възпоставена на достоверността на въведеният научен цял и способността на учения да предоставя смислени оценки. AI Co-Scientist е нова платформа, която има съществена сила да влияе върху научната общност, но ограниченията и потенциалните предубеждения на платформата трябва да бъдат внимателно оценени. Разработата на AI Co-Scientist е постоянно развиваща се иновация, а неговите бъдещи приложения и подобрения ще зависят от продължаваща научна изследователска дейност и тестове.

• Генерация на хипотези
• Създаване на обзор на изследванията
• Разработка на експериментален протокол
• Специализирани агенти за научни умения
• Автоматично обратна връзка
• Мрежов търсене интеграция

2

Bright Data Web MCP

Сервер MCP, който подава на агентите на AI сигурна веб-ръзполагване, извличане и automation с 5 000 безплатни месечни изтрития.

4.4 (5)

Freemium

Пълен преглед

Bright Data's Web MCP е сървър, който позволява на агентите на умните машини да извършват надеждно търсене, скрапинг и автоматизиране на уеб браузърите. Нуждаят се при 5 000 безплатни месечни заявки. Утилитата позволява на агентите на умните машини да търсат ефективно в сървъра, да извличат данни, да харесват върху сайтовете и да се движат в тях без да се блокират. Тя предлага функции като резултати за търсене в реално време, извличане на данни, скрабиране на сайтове и автоматизация на браузъри. Web MCP е проектиран да преминава блокове и ограничения, и е доверилия от над 20 000 клиенти по целия свят.

• Време на реално въвеждане на данни от веба
• Изследване на сайтове и извличане на данни
• Automation на веб-браузъра
• Прегаждане на гео-ограничения и CAPTCHAs
• Рендеринг на JavaScript за динамична съдържание
• Мимикция на реално поведение на потребител

3

Kosmos

Автономен съвременен AI учен за дълги кампании за изследвания, който анализира данни и литература за да произведе изцяло цитирани научни rapport.

4.8 (6)

Freemium

Пълен преглед

Космос e независима AI научна експерт, предназначена за отборите на биофармацевтична разработка на изпитания и изследователи. Разглежда данни и литература за създаване на изцяло цитирани научни доклади, за бързене на процеса на развитие на лекарство от хипотеза до регистриране за дни, а не за месеци. Космос работи независимо, четейки литература, генерирайки хипотези, управлявайки проучвания, и изпълнявайки научни потоци. Поддържа цялото жизнен цикъл на развитие на лекарство, от определяне на целевите обекти до клинична разработка и подаване на документация. AI инструментът сътрудничи с хумани научни експерти през Slack, Teams и по електронна поща, и научава от знанието на организацията, разширявайки експерименталния си исторически опит и съвместни проприетарни научни данни.

• Автономно генериране на хипотези
• Анализ на литература
• Анализ на данни
• Едноотборно изпълнение на научни workflow
• Сътрудничество чрез Slack, Teams и имейл
• Неконферентност за състояние на моделите в бъдеще

4

THEUS (Aigora)

Предприемачески система за изследване на AI, която превръща задължителените студии в проследими връзки с фактов ID, цитати и експертни аватари за синтез.

4.6 (5)

Freemium

Пълен преглед

THEUS е предприемачка система за изследвания на AI, която превръща търговския изследователски потенциал в следващи прозрачности с ID на факти, цитати и експерти аватари. Тя е създадена върху Google's Agent Development Kit (ADK) и използва двупосочна моделюване за даночната знаела агенти. потребителите могат да извличат, с合ените и изследванията си данни, и всяко твърдение е подкрепено с конкретно ID на факти с е-бъгове цитирани сведения. THEUS предлага два начина за експлорация: генериране на нови прозрения с Dr. Рид или анализ на съществуващата знания с Dr. Синклер. Платформата е предназначена за вицепрезиденти по инсайтинг, глобални койнозърчли lead и лидери на иновациите, които оценяват стратегическите възможности за строеж на уменията. Използва специално създадена методология за източници, а не обикновен корпоративен АI, и създава данноточни знаци за знания, обучени на съществуващи институционални данни. От това 85% от новите продукти фалират в две години (Nielsen), докато даннозначимият изследователен подход значително подобрява качеството на решенията. THEUS предлага лека версия – единична седалка, която включва функции като до 30 докуметата, абсорбирани ежемесечно, до 1 500 страници, разделени единствено ежемесечно и до 500 въпроса към Д-р Синклер ежемесечно. Едно от ключовите предимства на THEUS е възможността му да превърне десетилетия от собствената информация на следящи, решенияващи интелект с използване на агенти за знания на базата на AI.)

• Извличане, съединяване и експлорация на данните за изследване
• Генериране на нови забележки с Д-р Рийд или анализ на съществуващите знания с Д-р Синклер
• Билатерна моделова работа за данноточни агенти на знанията
• Свързване на продуктова и потрошувческа знаяние за билатерна светлина
• Поддръжка на съединителен синтез и анализ на изхвърляния на изследвания

5

AMIE

Агент за диагностични разговори, които използват многочлен и интерпретират медицински изображения за достоверна диагностика.

4.7 (6)

Безплатно

Пълен преглед

AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer) е изследователски агент за диагностичен AI, развит от Google DeepMind и Google Research. Той е проектиран да провежда клинични разговори и да интерпретира медицински изображения за точни диагностики. Инициално, AMIE беше съвременен базиран текст, диагностичен конвърсационен AI агент публикуван в Nature. Последната възможност, AMIE, включва умната възможност да изисква, интерпретира и разсъждава относно визуалната медицинска информация по време на клиничните разговори. Този изразен подход при стремежа за повишаване на точността на диагностиката се стреми да включи кумулятивните данни, като изображения и документи, в процеса на диагностициране. AMIE използва фреймовработа в състояние и е създадена върху моделите от типа Gemini, който е в модуса съществуване на кумулятивно данни. Той е оценен чрез експертно оценяване, включвайки обективно структурирано клинично изпитание, сравняващ му извършенията при различни сценарии за пациенти с извършенията на лекари, които първи разпореждат с основните медицински грижи.

• Мултимодален диагностичен диалог
• Интерпретация на медицинска информация
• Статус-съвестен рамкови състояние на разсъждение
• Интеграция с модели Gemini
• Симулационно окръжение за оценка на диалога

6

QualiaInterviews

Платформа за модериране на конверзационни изследвания и изследвания с помощта на AI за масово използване на множество езика

4.3 (4)

Freemium

Пълен преглед

QualiaInterviews е платформа за изследвания, която използва AI за провеждане на интервюта с участници чрез естествени, разговорни диалози. Позволява на екипите да събират качествени забележки от по-големи размери на пробите, отколкото традиционалните едно-на-едно интервюта позволяват, докато запазват дълбочината и нюансите на отворените, отворените беседи. Този инструмент поддръжка интервюта в повече езици, което го прави подходящ за междугранични изследвания, глобален пазарен анализ и оценка на програми. Изследователите могат да създават изпитателни ръководства, да ги разпространят към участниците си, и да преглеждат автоматично структурирани резултати без да осъществяват личен контрол върху всяко сесија. QualiaInterviews обикновено се използва от социолози, оценители, отбори на ЮЕК (User Experience) и организации, извършващи оценки на въздействието, които имат нужда от масово качени квалитиativни данни без да губят пълнота на разговора.

• Модерирана с помисла AI конверзационни интервюта
• Поддържане на множество езици
• Автоматично следене на и запитвания
• Структуриран анализ на качествено съобщение
• Масови разпределение на участниците
• Възможности за извеждане на изследвания и оценка на процеса за изследвания

7

Table Agent

Съвременен помощник за изследване на таблици с използване на ИКТ

4.5 (6)

Freemium

Пълен преглед

Table Agent е качествено облекчена за работа с данни, AI-powered асистент за поддръжка, предназначен за помощ при изследванията на таблични данни. Той е предназначен да автоматизира процеса на събиране на данни на всяка дадена тема, изпращайки търсенето на данни по-бързо и ефективно, ако се използват API-ке и SDK-ке. През инструмента се осигурява възможност за персонализиране на схемите на данните, което позволява на потребителите да съобразяват своята събиране на данни с конкретните си потребности. Тази мобиленост е полезна за широк спектър от програми и индустрии, където структура на данните може да бъде сериозно различна. Сърцето на функционалността на Table Agent е въведено в действие от интелектуален агент, който осигурява търсенето и събирането на данни чрез умения на машинната интелекта. Този подход означава, че инструментът използва изкуствено интелекто за активно търсене и събиране на съместни данни, което потенциално може да намали времето и напора, изразените при търсенето на данни ръчно. Въпреки че подробностите за своя процес и интеграции не са разкрити, концепцията за AI-driven сътрудник по данни подсказва, че той се может интегрировать лесно със различни инструменти за анализ на данните, обогатявайки цялото изследователско съдържание. Силите на Table Agent ще вероятно вкарват включването ѝ в автоматизирането на подривните задачи за събиране на данни и адаптирането ѝ за различни данни структури. Въпреки това, без по-специфични данни, е трудно да се определи съществуващите за нея ограничения или как тя приравнява до други програми за асистенти на данни.

• Автоматизирано събиране на данни
• Настройими данни схеми
• Киберагент-дървена данни търсач
• Бързи и точни данни отглеждане
• Бързи и точни данни отглеждане

8

Autoresearch

Отворен проект, който използва AI агенти за самостоятелна поддръжка на експерименти със LLM и запазване на наричките на най-добрите модели.

4.8 (5)

Безплатно

Пълен преглед

Autoresearch е отворен код проект, който позволява на агентите на AI самостоятелно да изпълняват експериментите по обучението на модела на LLM и да запазват най-добрите промени на модела. проектът позволява на потребителите да настройват малък но реален обучителен среда на LLM и да дадат на AI агента да експериментира със нейните промени през нощта, модифицирайки кода, обучавайки се за кратък период и проверявайки дали резултатите се подобряват на следващия ден. Целта е да автоматизирате процеса на изследване, като позволявате на агента на AI да проумява различни архитектури на модели, параметри и оптимизационни стратегии без човешко участие. Проектът включва упростена интеграция на nanochat на един GPU и предлага основна структурата за програмиране на процесу на изследване на агента на AI чрез файлове в Markdown. Проектът е проектиран да бъде разширяем, като позволява на потребителите да добавят повече агенти и да подобряват процесу на изследване върху време.

• Самостоятелни експерименти със LLM
• AI агент-управлявана процес на изследване
• Едно-GPU изпълнение на nanochat
• Markdown основен интерфейс за програмиране за процеса на изследване
• Бюджет на 5 минути за обучение със значение за оценителен метричен показател (val_bpb)