Mennyt taisto · 2023-12-16 UTC
Research AI Agents Yhteenotto — 16. joulukuuta 2023
Kategoriasta Research AI Agents. 33 merkkiä asetettu 10 taistelijan kesken. Atelier Ruixen otti kruunun.
Lopulliset sijoitukset
Kokoonpano
Taistelijat
Profiilit jokaisesta työkalusta, joka kilpaili tässä taistossa, järjestettynä lopullisen pistemääränsä mukaan.
Atelier Ruixen
AI-tietoystävä, joka kehittää kysymyksiä ja kokoaa lukulistoja muuntaakseen leijaavia tietoja toimivaiksi havaintoiksi.
Atelier Ruixen on alusta, joka auttaa käyttäjiään kehittämään kysymyksiä ja kokoamaan lukulistoja muuntaakseen leijaavia tietoja toimivaiksi havaintoiksi. Se tarjoaa laajan tiedoston, joka koostuu 11 897 eri osasta, jotka ovat jalostetut 1 063 eri ajatusvirraksi. Näitä virroja ovat jalostaneet 'Mestarit', jotka ovat käyttäneet mallin jatkeilua informaation yksinkertaistamiseksi ymmärrettäväksi muotoon. Alusta ei ole dokumentaatiovaikutelmaa kaltainen kuten Wikipedia, vaan se on tarkoitettu käsittelijän valinnanvaraisten tietojen kokoelmaksi esittelemällä sen eriarvoisena ja jäsenneltyinä tieteenä. Käyttäjät voivat keskustella alustan kanssa kutsuvan käyttöliittymän avulla, jossa voivat kysyä kysymyksiä ja saada valinneen lukulistan vastaukseksi. Kokonaisuutena Atelier Ruixen on suunniteltu tarjoamaan käyttäjilleen voimakas työkalu toimivaiksi havaintoiksi saada leijuvia tietoja.
Kriteerien jakautuminen
- Kehitetty kysymyskirjoitus
- Valinnut lukulista
- Kompleksien tietojen esittämisjärjestelmä mallin jatkeilla
- Keskustelua tukemassa käyttöliittymä
- Tietoekosysteemi
Cell2Sentence
Avointa rakennetta, joka muuntaa yksittäisisessä solussa ilmentyvän geeni-ekspressiotiedon "solulauseisiin", joten LLM-laskimelle voidaan analyysin ja biologisten aavistusten luomista tehdä.
Cell2Sentence on avoimesti saatavilla oleva kehyksetyökalu, joka muuntaa yksittäiskeliripotukseen liittyvät geeniatokset "kellussanoiksi" analyyseihin ja tuntemukseen suuret kieliopilliset mallit (LLM). Se ehdottaa geenien ilmentymien vektorien järjestelyn muuttamista sellaisten laskentamallien mukaan, joissa geneet tilat ovat ylöspäin. Samaan aikaan ne muodostavat luennan geenien nimistä järjesteltyinä eri geneille yleisempien ilmentymistasojen mukaan. Sen avulla LLM-mallit pystyvät mallinnusta suorasukaisesti käsittelemään yksittäiskeliripotukseen perustuvaa RNA-sekvenssiohjelmaa. Ohjelmisto sisältää C2S-Scale-malleja, jotka yhdistävät transkriptomiksi ja tekstuaalisiin tietoihin ja sallivat etenkin yksittäiskelitason tehtäviä kuten muuttujan vaikutusennusteen, tietokannan yhteenveto ja yksittäiskeliripotukseen liittyvän kuvailu ja biologinen kysymysjärjestelmä. C2S-Scale mallit ovat saatavilla Hugging Face -palvelussa ja niiden perustana on Pythia- ja Gemma-2 -mallien mallit. Cell2Sentence on suunniteltu tutkijoille ja tiedemiehille, jotka työskentelevät yksittäiskeliripotukseen perustuvaisten tietojen kanssa. Ohjelmistoa on päivitetty uusilla mallilla ja ominaisuuksilla, jotka sisältävät yksityiskohtainen toimitusmallien täydentämisen sekä useamman solun käyttämisen malleihin. Se sisältää myös Pythian mallien sovellus, jota käytetään solutyyppien ennustamiseen, tyypin ehdoilliseen syöttöön sekä monimutkaisiin useamman solun kaksiulotteisiin taitekoja, joita on koulittu yhteensä 57 miljoonan humanistilla ja hiiriellä solulla. Cell2Sentence-kirjanpaino on dokumentoitu ja tarjoaa opiskeluoikeuksia sen käytölle, myös esimerkein siitä, miten kehittää ja muokata monikelloista esitystapaa. Cell2Sentence:n kehityksen on vallinnut van Dijk -laboratorio, ja sen on julkaistu preprint -versio bioRxiv:ssä. Cell2Sentence tarjoaa yhteiskelitason löydön seuraavan sukupolven tekniikkaa LLM:ien avulla.
Kriteerien jakautuminen
- Muuntorakennetta ekspressiovektoreistä solulauseiksi
- C2S-Skeneniot, joiden kautta edellytetään edistyksellisiä yksittäissolitiedot
- Tuki kustomoiduille ohjepohjaisteemppareille
- Monisolupromptin muotoilu
- Skeidenmallit, jotka perustuvat Pythia ja Gemma-2-arkkitehtuurin mukaan
Company Status Agent
Valmistele henkilökohtaisen yhteyden ja aktiivisen tilan vahvistaminen hetkessä yhteenvedosta maailmanlaajuisten virallisten rekisterin tietokannoista
Yhtiötila-agentti on tiedonhallintasopimusperäinen tunnistusväline, joka tarkistaa, onko yritys virallisesti rekisteröitynyt ja onko se nykyään toiminnassa. Se kysyy luotettuja virallisia ja yksityisten rekistereitä ympäri maailmaa, palauttaen selkeän tila-arvion sekunteihin verrattuna siihen, että tietoa tulisi manualisesti etsiä useilta alueelta Työkalu on suunniteltu tarkastusmaksimiin, toimimismukavuuteen, rekrytointiin ja riskien arvioimiseen liittyviin tietotyömailmiin. Tekijät voivat käyttää sitä valitaksen toimittajia, yhteistyökumppaneita tai asiakkaita sopimusmerkinnän ennen, tilin avaamisen ennen tai luovuttamien kredittejen ennen, vähentäkseen petosriskiä ja hajasijoitettujen yhtiöiden riskiä. Automationkykyjen kehittäminen rekistereiden tarkistuksissa lyhentää KYB (Tieto yhtiöstä) -menetelmiä ja antaa ammattilaisille yhdenmukaisen tavan vahvistaa laillinen toiminta rajojen yli.
Kriteerien jakautuminen
- Tietokoneohjelmallinen rekisterin tietovarannon hakeminen
- Maailmanlaajuinen alueellinen suojelupa
- Toiminnassa oleva ja ei-toiminnassa oleva tilan tarkistukset
- Yhtyeen identiteetin vahvistaminen
- Toimeenpano- ja rekisteröintituke
- Nopea tarjottavissa olevien kirjelmien kertaus
Table Agent
Sovellusautomatisointia tietoasiakkaana liikettä ja karttumista taulukon tutkimiseen
Table Agent on AI:lla varustettu tietotyökalu, jonka tarkoitus on auttaa tabuloinnissa tehtävää tutkimustyötä. Sen tavoitteena on auttaa kehittämään prosessia, kun on tarvetta hankkia tietoa halutusta aiheesta, tekemällä tutkimustyöstä tehokkaampaa. Aloitteen antaa käyttäjiälle sovellettuja tietokokoelman rakennejä, joka mahdollistaa käyttäjien sopeuttavan tietonsamateriaalia erityistä tarvetta vastaavaksi. Tämän soveltuvuuden ansiosta sovelluksissa ja teollisuudenaloilla käytössä olevassa laajassa valikossa käytetään tietorakennetta suurelta osin eri tavoin. Table Agentin kärkiosaamisena toimii sen AI-agentia käyttävä datahakukeinonalähde. Tämä tarkoittaa, että työväline käyttää ihmisen tietoisuutta ylittävää käsitykettä aktivoida dataa etsimään ja yhdistää tarkkaan soveltuvaa tietoa, mikä voi potentiaalisesti vähentää manuaalihaun aikaa ja työtä. Vaikka sen toimintakierrokset ja integraatiot eivät kuvata yksityiskohtia, AI-siirtokoneen konsepti viittaa siihen, että se saattaa helposti integroida erilaisiin tietoanalyysitooliin, parantamalla kokonaisuutta tutkimusprosessia. Tässä tarvittaisiin enemmän tietoa Table Agents mahdollisista vikoista tai sen vertailukelpoisuudesta muuhun data-asiantuntijointuihin, mutta sen voimaa voidaan varmuudella pitää sen tietoihin perustuvassa automaation mahdollisuudessa sekä siihen kykenevänä erilaisia tietojärjestelmiä muokkaamaan.
Kriteerien jakautuminen
- Automatisoitu tietojen kokoaminen
- Mukautettavat tietorakenteet
- Tiedonhaun ajankohtaisia teknologioita
- Nopea ja tarkka tietoja hakeminen
Bright Data Web MCP
MCP-palvelin tarjoaa AI-agentteille luotettavan verkkohakemistoon, hakuun ja selausautomointiin 5 000 vapaaehtoista pyyntöä kuukaudessa.
Bright Data Web MCP on palvelin, joka mahdollistaa AI-agenttien luotettavan hankkiman verkkohakemistoon, tiedon etsimiseen, hakuun ja web-selausautomointiin. Palvelu tarjoaa 5 000 vapaaehtoista pyyntöä kuukaudessa. Palveluun liittyy AI-agenttien verkkohakemistoon pääsy, tiedon etsintä, datahakemistojen siivous ja verkkosivustojen kiertäminen ilman blokeja. Palvelu tarjoaa myös oheisia ominaisuuksia, kuten reaaliaikaisia hakutuloksia, datan etsintää, sivuston kiertämistä sekä selausautomointia. Bright Data Web MCP -palvelu on suunniteltu blokkipalauteen ja rajoituksiin kiertämiseen ja on turvattu reilulla 20 000 asiakkaan kautta maailmanlaajuisesti.
Kriteerien jakautuminen
- Reaaliaikainen verkkohaku
- Verkkosivuston kiertäminen
- Selausautomointi
- Maantieteellisten rajoitusten ja CAPTCHAn kiertäminen
- JavaScriptin käyttö reaalitilannekuvaamiseen
- Virkkautena ihmistä vastaavia käyttäytymiseen
Google AI Co-Scientist
Monikanavaisen AI-järjestelmän, joka yhteistyössä tieteilijöiden kanssa generaatioihin ja kiihdyttää biologista tutkimusta.
Google AI Co-Scientist on moniosaajainen tutkimusyhteistyössä toimiva järjestelmä, joka auttaa tiedemiehiä lyömään keilauksissa biolääketieteellistä tutkimusta. Se on rakennettu Gemini 2.0:een ja toimii virtuaalina tieteellisenä yhteistyökumppanina auttaen luomaan uusia hypoteesejä ja tutkimusaiheita. Järjestelmää on tarkoitus kuvastaa tieteellisen tutkimusmenetelmän taustalla olevaa päätöksenteon prosessia ja paljastaa uutta alkuperäistä tietoa. Kun tieteilijä määrittelee tutkimuksen tavoitteen luonnollisella kielellä, Google AI Co-Scientist generoi uusia tutkimushypoteesejä, yksityiskohtaisen tutkimuksen yleiskuvan sekä kokeellisten protoollien. Järjestelmän käyttää erikoistuneita agentteja, mukaan lukien Generation, Reflection, Ranking, Evolution, Proximity, ja Meta-review, jotka käyttävät automaattista äänenantelua kaksinkertaistaa, arvioida ja yksinkertaistaa hypoteesejä. Järjestelmä mahdollistaa tiedemiehille interaktiivisen vuorovaikutuksen sen avulla, että tiedemiehet voivat antaa lähtöideat tutkimuksen alalle tai arvioinnin generoituissa tuloksissa luonnollisella kielellä. Google AI Co-Scientist käyttää myös työkaluja kuten verkkoselainta ja erikoistuneita AI-malleja täydentääkseen todentamista ja laadukkuutta generoituissa hypoteeseissä. Järjestelmä suunniteltuan flexibelina, skaalataa tietokonetta ja iteratiivisesti parantaa tieteellista päätöksentekoa annettuihin tutkimuksen tavoitteisiin suhteen. AI Co-Scientist soveltuu erityisesti tutkijoille, jotka vastaavat haasteisiin, joita aiheuttavat tieteellisten julkaisujen nopeasti kasvava lukumäärä ja tuntemattoman alueen ymmärrys. Näyttäen käyttämään viimeisimpien AI-keksintöjen, kuten kompleksisten aiheiden yhdistämisen sekä pitkäaikaista suunnittelua ja viestintää, tavoitteena voi olla nopeuttaa tieteellisen ja biotieteellisen tiedon löytämisen tahti. Järjestelmä on tutkittu monissa sovelluksissa, mukaan lukien geenien siirtämisen löytäminen ja uudelleen löytäminen. Vaikka kehitysyhteistyössä toimiva AI-konsepti esittää useita etuja, sen tehokkuus riippuu lopputuloksen laadukkaasta tutkimuskohdasta ja tiedemiehen kyvystä luoda tärkeää palautetta. AI Co-Scientist on uusi työkalu, jolla on mahdollisuus merkittävästi vaikuttaa tieteelliseen yhteisöön, mutta sen rajoitteet ja potentiaaliset syrjivyydet tarvitsevat huolellista arviointia. AI Co-Scientistin kehitystä on kunnossa vielä kauas mennessä, ja sen tulevat sovellukset ja parannukset riippuvat siis jatkuvasta tutkimuksesta ja kokeilusta.
Kriteerien jakautuminen
- Hypoteesi-alueiden generaatio
- Tutkimuksen yleiskatsaussuunnittelu
- Kokeellisen protokollan kehittäminen
- Tieteellisille toiminnallisille asioille erityispohjattuja agentteja
- Automaattinen palautusreago
- Verkkotietokoneen integraatio
Kosmos
Autonominen AI-tutkija pitkille tutkimuskampanjoille, joka analysoi tietoja ja kirjallisuutta tuottaen täydellisesti viitatut tieteelliset raportit.
Kosmos on itsenäinen tekoälytutkija, joka on suunniteltu biotieteellisten tutkimus- ja kehitystiimien ja tutkijoiden tarpeisiin. Se analysoi tietoja ja kirjallisuutta tuottaen täysin viitettyjä tieteellisiä raportteja, jotka nopeuttavat lääkekehitysprosessia hypoteesistä rekisteröintiin päivissä, ei kuukausissa. Kosmos toimii itsenäisesti lukiessaan kirjallisuutta, luodessaan hypoteeseja, ohjatessaan tutkimuksia ja suorittaessaan tieteellisiä työnkulkuja. Se tukee koko lääkekehityksen elinkaarta, alkaen kohteen tunnistamisesta aina kliiniseen kehitykseen ja ilmoittamiseen. Tekoälytyökalu tekee yhteistyötä ihmistutkijoiden kanssa Slackin, Teamsin ja sähköpostin kautta ja oppii organisaation tietämysvarastosta käyttäen kokeellista historiaa ja omistettua tieteellistä dataa.
Kriteerien jakautuminen
- Autonominen hypoteesin muodostus
- Kirjallisuusanalyysi
- Data-analyysi
- Tieteellisen työnkulun suorittaminen
- Yhteistyö Slackin, Teamsin ja sähköpostin kautta
- Malliagnostinen tuleville huipputason malleille
ResearchClaw
Talous OpenClaw-tuotteella on ollut löytää ja arvioida tutkijoita lehdessä, kirjoittaa yksinkertaisiin englanninkielisiä rekrytointitutkintaa ja koskettujen palkkioita koskettuihin sähköpostiviestejä viittaavat niittänyt työntekijäksi.
ResearchClaw on kehITTämishenkilöiden tunnistamiseen ja yhteydenpidon avaintooli, joka pyrkii yksinkertaistamaan tutkijoiden löytämiseen ja yhteydenpitoon liittyviä prosesseja. Se käyttää OpenClaw -tekniikkaa ja rankkaa tutkijoita heidän julkaisujensa avulla. Väline luotiin tiivistyksiä tutkijoiden työstä, jotka voidaan soveltaa rekrytoimiseen liittyviin tarkoituksiin. Lisäksi ResearchClaw luonnostelee jäihinut kirjeet, jotka liittyvät tutkijoiden työskentelyyn, edesauttaen ensimmäisessä kontakissa. Väline pyrkii automatisoimaan tutkijoiden löytämisen ja yhteydenpidon prosessin, ja se on kykenevä säästämään sen, jolle sitä käytetään, aikaa ja yrittämiseen liittyviä voimavaratilanteita. Sen ominaisuuksista hyötyvät erityisesti tiedekäytäntöjä harjoittavat instituukiot, organisaatiot ja yhtiöt, jotka etsivät uusia tutkijoita. Sen ominaisuuksia voidaan soveltaa sen kyvyin edesauttaakseen rekrutointimenettelyn yksinkertaistumista. Kuitenkin, sen tehosta saattaa riippua käyttötietokannan laatu ja käyttäjän tarkoituksia. Välineen kyky luonnostaa kirjeitä ja välineitä voidaan myös nähdä sekä aikasäästämiseksi että rajoitukseksi, sillä henkilökohtaiset elementit saattavat kadota. Kuten mitä tahansa AI-kehityslaitteita, on olemassa myös rajoitteita sen ymmärtämiselle ja edustamiselle monimutkaiseen tutkimustekiin liittyvissä kysymyksissä. Yhteensä, ResearchClaw on potentiaalisesti hyödyllinen väline sen, joka pyrkii etsimään ja yhteyttä ylläpitämään tutkijoita, mutta sen rajallisuus tulisi huomioida sen käytön yhteydessä.
Kriteerien jakautuminen
- Tutkimustutkijoiden tuntemis- ja rankingjärjestelmä
- Suomenenglannin hankkeiden ehdotusgenerointi
- Kylmän emailin luonti
- AvoinClaw-tekniikan integraatio
- Automaattinen lähestymistapa
- Tutkimustutkijoiden työn yhteenveto
THEUS (Aigora)
Yritysten ai-tutkimussysteemi, joka muuntaa omistamia tutkimuksia seurattaviksi näkökohtien avaimilla, viittauksin ja asiantuntijahaastatteluilla synteesiksi.
Aigorassa on yrityksille tarkoitettu AI-tutkimussysteemi, joka muuttaa omistamia tutkimuksia seuraamisia tuloslokeihin, verkkolinkkeihin sekä asiantuntijakuviksi. Se perustuu Google:n Agent Development Kit -keskellä ja käyttää kaikkiin suuntaan käytävää mallintamista tieto- perustuvien tietokonetieteen agenttien kanssa. Käyttäjät voivat etsiä, synnyttää ja tutkia tutkimustietojaan, ja jokainen väittämä voidaan todistaa oikeassa Fact IID:ssä sisällä olevalla sivu- tasoisten verkkolinkkien kanssa. Aigorassa on kaksi tapaa tarkastella tietoja: tuottaa uusia ideoita Dr. Reedin kanssa tai analysoi olemassaolevaa tietoa Dr. Sinclairen kanssa. Tämä alusta on suunniteltu strategisen kykyjen rakentamisen arvioimiseksi analytiikan johtajille, alan maailmanlaajuisille havaintuusjohtajille sekä innovaatiotekniikoiden johtajille. Siihen käytetään tarkasti määriteltyä tutkimusmenetelmää, ei perussopimusta yrityksille tarkoitettua älykkyyttä, ja se luotaa tietoon perustuvia tietoja agentit, jotka ovat koulutettu todellisella kohdemateriaalilla. Uusien tuotteiden mentyä romahdusvaaraan 85 prosenttia kahden vuoden sisällä (Nielsen), todiste- peräisellä tutkimuksella toteutettu tutkimus parantaa päätöksentekoa merkittävästi. THEUS tarjoaa yksittäisen tuotteen, johon sisältyvät ominaisuudet, kuten enintään 30 asiakirjaa sisältävä kuukausikasvu, enintään 1 500 sivua analyysissä oleva kuukausikasvu sekä enintään 500 kysymystä Dr. Sinclairille kuukaudessa. THEUS on yksi näistä keinoista, joilla voit muuttaa omat vuosia sietävät salaiset dataasi johdetuksi, päätöksentekevällä älykkyydeksi avain-agentteihin, joiden älykkyys perustuu tiedonkirjoittamiseen.
Kriteerien jakautuminen
- Kerää, syntetisoi ja tutki tutkimustietoa
- Sinteesoi uusia näkökohtia Dr. Reedin tai analysoi jo olemassa olevaa tietoa Dr. Sinclairen avulla
- Puuttuva mallintaminen tiedon perusteen tiedon keskushenkilöille
- Sovita tuotteen ja asiakkaan tiedot toisensa puolittain tiedoksi
- Tuki ristitutkijoiden synnyttämiseen ja tutkimustäyskäytäntöanalyysiin
- Sovita läpikäyvä synteese ja tutkimuksen aukkotunnus
OpenAI Deep Research
Autonominen tekoälyagentti, joka suorittaa monivaiheista web‑tutkimusta ja toimittaa strukturoituja raportteja
OpenAI Deep Research on agenttinen toiminto ChatGPT:ssä, joka selaa verkkoa puolestasi, lukee ja jäsentää tietoa monista lähteistä tuottaakseen pitkämuotoisen, lähdeviitteineen varustetun raportin. Sen sijaan, että se antaisi yhden nopean vastauksen, se suunnittelee tutkimuspolun, seuraa linkkejä, vertaa löydöksiä ja käy läpi useita minuutteja käsitelläkseen kysymyksiä, jotka tavallisesti vaatisivat ihmiseltä tunteja kaivamista. Sitä on tarkoitettu tehtäviin, kuten kilpailija-analyysi, markkina- ja akateeminen tutkimus, due diligence sekä yksityiskohtaiset tuote- tai politiikkavertailut. Käyttäjät syöttävät kehotteen, voivat tarvittaessa vastata tarkentaviin kysymyksiin ja saavat kirjoitetun raportin, jossa on sisällytetyt viitteet, jotka he voivat tarkistaa. Työkalu on saatavilla maksaville ChatGPT‑käyttäjille, ja sen käyttörajoitukset vaihtelevat eri suunnitelmatasoilla.
Kriteerien jakautuminen
- Autonominen monivaiheinen verkkoselaus
- Pitkämuotoisia raportteja sisäisillä viitteillä
- Selventäviä kysymyksiä ennen tutkimuksen aloittamista
- Päätelmä teksteistä, kuvista ja PDF‑tiedostoista
- Edistymispäivityksiä tutkimuksen aikana
- Viedyt tulokset ChatGPT:n sisällä