Research AI Agents Vastasseis — 10. mai 2026

1

Google AI Co-Scientist

Mitmeagente AI süsteem, mis teeb koostööd teadlastega hüpoteeside genereerimiseks ja biomeditsiinilise uurimistöö kiirendamiseks.

4.5 (4)

Tasuta

Täielik arvustus

Google AI Co-Scientist on mitmeagente AI süsteem, mis on loodud teadlastega koostöö tegemiseks ja biomeditsiinilise uurimistöö kiirendamiseks. See on ehitatud Gemini 2.0 peal ning toimib virtuaalse teadusliku kaaslasena, aidates genereerida uusi hüpoteese ja uurimisettepanekuid. Süsteem on mõeldud peegeldama teadusmeetodi aluseks olevat mõtlemisprotsessi ning avastama uut, originaalset teadmist. Kui teadlane määratleb oma uurimise eesmärgi loomulikus keeles, genereerib AI Co-Scientist uusi uurimishüpoteese, üksikasjaliku uurimisülevaate ja eksperimentaalsed protokollid. See kasutab spetsialiseeritud agentide koalitsiooni, sealhulgas Generation, Reflection, Ranking, Evolution, Proximity ja Meta-review, mis kasutavad automatiseeritud tagasisidet hüpoteeside iteratiivseks loomisel, hindamisel ja täpsustamisel. Süsteem võimaldab teadlastel suhelda sellega erinevatel viisidel, sealhulgas pakkudes algide ideid uurimiseks või andes loomulikus keeles tagasisidet genereeritud väljundite kohta. AI Co-Scientist kasutab ka tööriistu nagu veebipõhine otsing ja spetsialiseeritud AI mudelid, et parandada hüpoteeside taustaloomist ja kvaliteeti. Süsteemi on kavandatud paindlikult skaleerima arvutusressursse ja iteratiivselt parandama oma teaduslikku mõtlemist määratletud uurimise eesmärgi suunas. AI Co-Scientist on eriti kasulik teadlastele, kes seisavad silmitsi väljakutsetega teaduslike publikatsioonide kiirel kasvul ja teadmiste integreerimisel tundmatutest valdkondadest. Kasutades viimaseid AI edusamme, sealhulgas võimet sünteesida keerukaid teemasid ja teha pikaajalist planeerimist ja mõtlemist, püüab AI Co-Scientist kiirendada teaduslike ja biomeditsiiniliste avastuste tempo. Süsteemi on testitud erinevates rakendustes, sealhulgas geenide ülekande avastamine ja ülekande taasavastamine. Kuigi AI Co-Scientist pakub mitmeid eeliseid, sõltub selle tõhusus sisendiks antud uurimis eesmärgi kvaliteedist ja teadlase võimest pakkuda sisukat tagasisidet. AI Co-Scientist on uus tööriist, millel on potentsiaal oluliselt mõjutada teaduslikku kogukonda, kuid selle piiranguid ja võimalikke kallutatusi tuleb hoolikalt hinnata. AI Co-Scientist'i arendamine on jätkuv protsess ning selle tulevased rakendused ja parendused sõltuvad jätkuvast uurimisest ja testimisest.

• Hüpoteesi genereerimine
• Uurimisülevaate loomine
• Eksperimentaalse protokolli väljatöötamine
• Spetsialiseeritud agendid teadusliku mõtlemise jaoks
• Automaatne tagasiside tsükkel
• Veebipõhine otsingu integratsioon

2

GLM-4.6V

Avatud lähtekoodiga mitmemoodiline GLM Z.ai-lt, mis ühendab nägemise, teksti ja tööriistade väljakutsumise pikkade kontekstide põhjendamiseks, otsingu, kodeerimise ja UI‑koodi konversiooni jaoks.

4.3 (6)

Tasuta

Täielik arvustus

GLM-4.6V on mitmemoodiline suur keelemudel, mille kontekstiaken ulatub 128 k tokenini ning saavutab tipptaseme tulemused visuaalses mõistmises. See integreerib sisseehitatud Function Calling funktsionaalsuse, võimaldades luua ühtse tehnilise aluse mitmemoodilistele agentidele reaalses ärikeskkonnas. GLM-4.6V suudab töödelda mitmemoodilisi sisendeid ja automaatselt genereerida kvaliteetset, struktureeritud pildi‑teksti vahelduvat sisu, teostada keerukat dokumendi mõistmist ning teha visuaalset otsingut ja andmete hankimist. See mudel pakub mitmeid võimeid ja stsenaariume, sealhulgas intelligentset pildi‑teksti sisuloome ja paigutuse genereerimist, visuaalset veebiotsingut ja rikkalike meediaaruannete loomist ning pikaajalist konteksti mõistmist. See suudab vastu võtta segatud tekst‑pildi sisendeid, luua kõrgekvaliteedilist sisu ning teostada visuaalset auditit kandidaadi piltide üle. GLM-4.6V mitmemoodiline otsingu‑analüüsi töövoog võimaldab sujuvat liikumist visuaalsest tajumisest veebipõhise andmete hankimise ja struktureeritud aruannete genereerimiseni. See säilitab mitmemoodilise konteksti teadlikkuse ning teeb põhjendusi, mis põhinevad nii tekstilisel kui ka visuaalsel informatsioonil. Mudeli võimed ja stsenaariumid hõlmavad ka kavatsuste tuvastamist ja otsingu planeerimist, mitmemoodiliste tulemuste kooskõlastamist ning põhjendusi rikaste meediaaruannete loomisel.

• Mitmemoodiline sisendi tugi (pildid, tekst, failid)
• Sisemise mitmemoodilise tööriista väljakutsumise tugi
• 128 k konteksti pikkus
• Function Calling funktsioonid
• Pikaajaline konteksti mõistmine
• Visuaalne mõistmine ja tööriistade hankimine

3

AlphaSense

AI-toega turu luureplatvorm, mis autonoomselt hangib ekspertide ülevaateid ja pakub analüütikutasemel uurimistööd suurel skaalal.

4.4 (5)

Kontakt

Täielik arvustus

AlphaSense on AI-toega turu luureplatvorm, mis pakub usaldusväärseid ülevaateid äriotsuste juhtimiseks. See pakub põhjalikku kogu kureeritud allikaid, sealhulgas Tegus eksperttranskriptide, maakleri uurimuse ja ettevõtte avaldused. Platvorm kasutab täiustatud AI mudeleid kvaliteetsete ülevaadete genereerimiseks lausungitasemel tsitatsioonidega. AlphaSense integreerib töövooge, kõrvaldades killustatud allikad ja pakkudes sujuvat, ühendatud ülevaateid. Selle GenAI võimekused pakuvad reaalajas ülevaateid, mis põhinevad usaldusväärsel ekspertiisil. Platvorm on mõeldud investeerimispangandusele, riskikapitalifondidele, erakapitalile, varahaldusele, nõustamisele, eluteadustele ja teistele tööstusharudele. AlphaSense erineb teistest oma kõrgelt sünteesitud ülevaadete tõttu, mis on sünteesitud võrratu sisu komplektist. Platvormil on ka kohandatavad agendid, mis automatiseerivad korduvaid uurimistöid, muutes leiud valmisolevateks aruanneteks ja slaidideks. Selle generatiivne otsing pakub 360-kraadist ülevaadet turgudest ja ettevõtetest, ühendades kvalitatiivsed ülevaated struktureeritud finantsandmetega. Üks AlphaSense'i peamistest tugevustest on selle võime anda kasutajatele võimalus teha julgeid samme enesekindlalt ja kiiresti. Platvorm annab meeskondadele täpseid vastuseid, ainulaadseid perspektiive ja kriitilisi uuendusi, mida nad vajavad konkurentidest eespool püsimiseks.

• Kureeritud allikad
• Tegus eksperttranskriptide
• Maakleri uurimus
• Ettevõtte avaldused
• Eravõimu ja avalikud finantsandmed
• GenAI reaalajas ülevaadete jaoks

4

Autoresearch

Avatud lähtekoodiga projekt, mis võimaldab AI-agentidel iseseisvalt LLM treeningeksperimentide läbiviimist ja parimate mudeli muutuste säilitamist.

4.8 (5)

Tasuta

Täielik arvustus

Autoresearch on avatud lähtekoodiga projekt, mis võimaldab AI-agentidel iseseisvalt LLM treeningeksperimentide läbiviimist ja parimate mudeli muutuste säilitamist. Projekt võimaldab kasutajatel üles seada väike, kuid tõeline LLM treeningkeskkond ning lasta AI-agentil seda ööpäevarõhul eksperimenteerida, koodi muuta, lühikest aega treenida ja kontrollida, kas tulemused paraneb. Eesmärk on uurimisprotsessi automatiseerimine, võimaldades AI-agentil uurida erinevaid mudelistruktuure, hüperparameetreid ja optimeerimistrateegiaid ilma inimseisukohata. Projekt sisaldab lihtsustatud ühe GPU nanochat'i rakendust ning pakub põhistruktuuri AI-agenti uurimisprotsessi programmeerimiseks Markdown-failide abil. Projekt on disainitud laiendatavana, võimaldades kasutajatel lisada rohkem agente ja aja jooksul uurimisprotsessi täiustada.

• Iseseisvad LLM treeningeksperimentid
• AI-agentiga juhitud uurimisprotsess
• Ühe GPU nanochat'i rakendus
• Markdowni põhine programmeerimine uurimisprotsessi jaoks
• 5-minutiline treeningu ajakulu koos hindamismõõdikuga (val_bpb)

5

Cell2Sentence

Avatud lähtekoodiga raamistik, mis teisendab ühekoormise geeniekspressiooni 'sellukõnede'ks, et LLMid saaksid analüüsida ja genereerida bioloogilisi teadmisi.

4.3 (4)

Tasuta

Täielik arvustus

Cell2Sentence on avatud lähtekoodiga raamistik, mis teisendab üksikrakkude geeni ekspressiooni andmed 'rakkude lauseteks', et neid analüüsida ja genereerida ülevaateid Suurte Keelomodelite (LLM-ide) abil. See pakub välja järjestatud teisenduse ekspressiooni vektorite muutmiseks rakkude lauseteks, mis on tühikute vahel geeni nimed, järjestatud kahanevas järjekorras nende ekspressiooni põhjal. See võimaldab LLM-idel loomuliku keele kaudu modelleerida üksikrakkude RNA järjestuse (scRNA-seq) andmeid. Raamistik sisaldab C2S-Scale mudeleid, mis ühendavad transkriptoomika ja tekstilised andmed ning võimaldavad täiustatud üksikrakkude ülesandeid, nagu perturbatsioonide ennustamine, andmekogumite kokkuvõte, klastri pealkirjastamine ja bioloogiliste küsimuste vastamine. C2S-Scale mudelid on saadaval Hugging Face'is ja põhinevad arhitektuuridel nagu Pythia ja Gemma-2. Cell2Sentence on suunatud uurijatele ja teadlastele, kes töötavad üksikrakkude transkriptoomika andmetega. Raamistikku on värskendatud uute mudelite ja funktsioonidega, sealhulgas tugi kohandatud viistemallide peenhäälestamiseks ja mitmerakilise viite vormindamiseks. See sisaldab ka Pythia mudelite komplekti rakkude tüübi ennustamiseks, rakkude tüübi tingimuslikuks genereerimiseks ja mitmekesist mitmerakilist mitmeülesannetest mudelit, mis on koolitatud üle 57 miljoni inimese ja hiire rakku. Cell2Sentence raamistik on dokumenteeritud ning selle kasutamiseks on olemas õpetused, sealhulgas näited peenhäälestuse ja mitme lahtri viipade vormindamise kohta. Cell2Sentence väljatöötamises osaleb van Dijk Lab ja see on avaldatud bioRxiv-is eelseerumisena. Cell2Sentence võimaldab järgmise põlvkonna ühekordse raku avastamist LLM-ide abil.

• Ekspressioonivektorite teisendamine sellukõnedeks
• C2S-Scale mudelid edasiste ühekoormise ülesannete jaoks
• Toetus kohandatud prompti mallide täpse kohandamise jaoks
• Mitmekoormise prompti vormistamine
• Eeltreenitud mudelid Pythia ja Gemma-2 arhitektuuridel põhinevad

6

THEUS (Aigora)

Täna teade lähtede ja esitetud aruandlused

4.6 (5)

Freemium

Täielik arvustus

THEUS on ettevõtte tasemel AI uurimissüsteem, mis muudab proprietary uuringud jälgitavateks ülevaadeteks koos faktide ID-de, viidete ja ekspert-avataridega. See on ehitatud Google'i Agent Development Kit (ADK) baasil ja kasutab kahepoolset modelleerimist andmetel põhinevate teadmiste agentide jaoks. Kasutajad saavad eraldada, sünteesida ja uurida oma uurimisandmeid ning igal väitel on konkreetne Fakt ID koos lehekülje tasemel viidetega. THEUS pakub uurimiseks kahte võimalust: uute ülevaadete genereerimist Dr. Reediga või olemasolevate teadmiste analüüsimist Dr. Sinclairiga. See platvorm on mõeldud ülemaailmsete ülevaatejuhtide (VPs of Insights), globaalsete sensoorsete juhtide ja innovatsioonijuhtide jaoks, kes hindavad strateegilise võimekuse laiendamist. See kasutab spetsiaalselt välja töötatud uurimismeetodit, mitte üldist ettevõtte tehisintellekti, ning loob andmetel põhinevaid teadmiste agente, mis on koolitatud tegelike institutsionaalsete andmetega. Kuna 85% uutest toodetest ebaõnnestub kahe aasta jooksul (Nielsen), siis tõenditel põhinev uurimine parandab oluliselt otsuste kvaliteeti. THEUS pakub ühte töökohta, mis sisaldab selliseid funktsioone nagu kuni 30 dokumendi sissevõtmine kuus, kuni 1500 lehekülje töötlemine kuus ja kuni 500 küsimust dr Sinclairile kuus. Üks THEUSi peamistest eelistest on selle võime muuta aastakümneid kestnud patenteeritud andmed jälgitavaks, otsustusvalmis intelligentsuseks tehisintellektil põhinevate teadmiste agentide abil.

• Arhitektuuride kombineerimine ja reaalajas konkreetne aruandlus
• Energian ja andmete põhiline rakendamise lubamine
• Jarjekoodide ja tarkkuvalised konsultantide luua
• Väljastatud teadmite aruandluse saadaval
• Viljandi andmed ja tärtklubi sisaldav sisendandmete päringute kaudu

7

StartupValidator

Kogu ehitustavanide ehitamine veebile Google-like värskendused ja Twitteri reaalajasis töölehaks

4.5 (6)

Tasuta

Täielik arvustus

Google-like uute ettevõtete ideajoonide koguste ja Twitteri töölehask ja analüüsi ajal

• Reaalajas Twitteri signaalide analüüs
• Veebi uurimistöö integreerimine
• Stardi ellujäämise tõenäosuse hinnang
• Riskide ja tugevuste tuvastamine
• Soovitatud pöördepunktid parendamiseks

8

Kosmos

Autonomaanne algatamise jaandamine

4.8 (6)

Freemium

Täielik arvustus

Kosmos on kujulisaadik ja alati autonoome etappide käivitamine rohkem kuupäeva suhtes piiratud koordinaativa. Selle uuringud, et rakendada AI konsoole sellised, kindla tegelikkuse analüüsimine ja muud automaatsed uuringud.

• Algatamine formaadiga täitatakse algamise jaandamine
• Radiovastase täpsemus dataandmete ja loenditest
• Endes aitsi esimese etapist kompakteerida alates peamiselt tegelikku ja alate laenutsuvaid tarkvarju asukoha peal.
• Uuringud, et näita ja neuvota selles juhises piiratud koordinaativa, kuna arendamine on rohkem noapärane skaala, algatamise jaandamine
• Automaatseid ja integreeritava andmete analüüsi, segab taotluse piiratud koordinaativa, kuna vabandama vastavalt ajast, see on aasiga rohkem suhel sõnumit ei lõike informaatsiooni lubab analysooride loetletud apeloolingud esimesel toidutel.
• Seespid vahendad juhised, käivitama keskne juhised piiratud koordinaativa, see on aasiga rohkem sildine, küsi autente asemel, värskendus luba

9

Table Agent

TA Äritehing Eeskuju

4.5 (6)

Freemium

Täielik arvustus

Table Agent on AI-põhine andmeabi, mida on planeeritud aitama tabeliandmeid uurima. Sellega on võimalik automaatselt koguda andmeid teataval teemal, mille tulemusena teaduslik uurimine muutub efektiivsemaks. Saadaval on mudelite suunama võimalus, mis võimaldab kasutajatel data kogumist kohandada eraldi vajadustele. Selline lihtsus on kasulik laiadele rakendustega ning tööstustega, kus andmestruktuur võib erineda sügavalt. Table Agent peamist funktsiooni moodustab tema AI tegevkasutaja ajaline andmeuurimise võimekus. See tähendab, et tööriist kasutab arendatud intelliigentsi, aktiivselt otsimas ja kogumas relevantset andmet, mis võib vähendada manuaalsete otsuste aega. Kui on teada või ka mitte, siis on siiski põhiline eeldus see, et süsinikuasustatud andmeassistendid võiks ühega või teisega süsinikuasustatud andmeanalüüsisisteme või paljude süsinikuasustatud andmeanalüüsisistemitega kõikuvat integratsiooni teha, mis on võimekaid edendada üldist uurimisprotsessi. Table Agent tugevad küljed võiks olla tema võimekus võimaldada müütma aega kullevat andmetes kogumist ning selle võimekuse jääda kätte eri andmestruktuuridega. Siiski, ilma rohkem täpsemaid teadaandmeid ilma, on kitsas võimalus kindlaks teha tema piiranguid või seda, kuidas ta võrdleb teisi andmete assistendi võimalusi.

• Automated gathering from Web
• Customizable table schema
• Proactive data cleaning
• Multiple scraping and filtering options
• AI agent-driven data augmentation

10

AMIE

Multimoodne AI-diagnostikaagent, mis viib läbi kliinilisi vestlusi ja tõlgendab meditsiinilisi pilte täpseks diagnoosimiseks.

4.7 (6)

Tasuta

Täielik arvustus

AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer) on uurimiskeskusega arendatud AI-diagnostikaagent, mille on loonud Google DeepMind ja Google Research. See on mõeldud kliiniliste vestluste läbiviimiseks ning meditsiiniliste piltide tõlgendamiseks täpsete diagnooside saamiseks. Esialgu oli AMIE teksti põhine meditsiiniline diagnostikakonsultatsioonide AI-agent, mis avaldati ajakirjas Nature. Viimane areng, multimoodne AMIE, ühendab võime targalt küsida, tõlgendada ja arvestada visuaalse meditsiinilise teabe põhjal kliinilisi vestlusi. See arendus eesmärgiks on parandada diagnostilise täpsuse taset, kaasates multimoodse andmega, näiteks pildid ja dokumendid, diagnostikaprosessi. AMIE kasutab seisundite teadlikku põhjendusraamistiku ning ehitatud multimoodsete Gemini modelite peale. Selle väärtustamist on viidud läbi ekspert hindamiste, sealhulgas Objective Structured Clinical Examination (OSCE), võrdlemas selle toimivust esmase arsti (PCP) erinevate patsientite stsenaariumitega.

• Multimoodne diagnostikakõne
• Visuaalse meditsiinilise teabe tõlgendamine
• Staadist teadlik põhjendusraamistik
• Integreerimine Gemini modelitega
• Simulatsioonikeskkond dialoogi hindamiseks