Research AI Agents Obračun — 31. svibnja 2024.

1

Google AI Co-Scientist

Višecijepni sistem umjetne inteligencije koji sarađuje s znanstvenicima za generiranje hipoteza i ubrzavanje biomedicinskih istraživanja.

4.5 (4)

Besplatno

Puna recenzija

Google AI Co-Scientist predstavlja višecijeni sustav umjetne inteligencije koji je dizajniran da sarađuje s naučnicima i ubrzava biomedicinska istraživanja. Izgrađen je s Gemini 2.0 i funkcionira kao virtualni naučni suradnik kako bi pomogao stvarati nove hipoteze i projekte istraživanja. Sistem je namijenjen da reflektaira postupak razmišljanja koji je temelj naučnog metoda i otkrije nove, originalne znanja. Prema objektu istraživačkog cilja koji je opisan na naravnom jeziku, Google AI Co-Scientist stvara nove hipoteze istraživanja, detaljan pregled istraživanja i protokole eksperimenta. Koristi se koalicija specijaliziranih agenata, uključujući Proizvodnju, Odbajanje, Rangu, Evoluciju, Sousedstvo i Metarecenje, koji koriste automatizirani povrat informacija kako bi iterativno generirali, vrednovali i finićali hipoteze. Sistem omogućava naučnicima interakciju s njim na različite načine, uključujući ponuđivanje sjemenskih ideja za izradu ili povrat informacija o izradi pogodnosti u naturalnim jezicima. Google AI Co-Scientist također koristi alate poput pretraživanja s Internet-a i specijaliziranih AI modela kako bi unaprijedili temeljenost i vrijednosti generiranih hipoteza. Sistem je dizajniran da se lako podešava po upotrebnoj računalnoj moći i iterativno poboljšava svoj naučni razum prema opisanom istraživačkom cilju. AI Co-Scientist je posebno koristan za znanstvenike na kojima su izazov navigacija brzog rasta znanstvenog objavljenog materijala i integracija izvora iz nepoznatih domena. Upotrebom nedavnih znanstvenih postignuća na području AI, uključujući i sposobnost sintetiziranja kompleksnih subjekata i izvođenja dugoročnih planova i razmišljanja, AI Co-Scientist želi ubrzanje brzine znanstvenih i biomedicinskih otkrića. Sustav je provoden testiranju u raznim aplikacijama, uključujući otkrivaju gene transfer i ponovno otkrivanje prijenosa gena. Iako AI Co-Scientist nudi nekoliko prednosti, njegova učinkovitost ovisi o kvalitetu ulaznog istraživačkog cilja i znanstveniku kako bi omogućio meaningful feedback. Nalazište za AI Co - Znanstvenika predstavlja novu oruđe koje ima potencijala da vrlo ozbiljno utječe na znanstvenu zajednicu, ali njihove ograničenosti i potencijalne predrasude treba s razumijevanjem odrediti. Razvoj AI Co-Scientista je trajni postupak a njegove buduće aplikacije i poboljšanje ovisit će o nastavku istraživanja i testiranja.

• Generiranje hipoteza
• Svod istraživanja
• Razvoj protokola za eksperimente
• Posebni agenti za znanstveno razmatravanje
• Automatski povratni loop
• Integracija pregleda interneta

2

Bright Data Web MCP

Svrha za MCP servise koji pruža AI agencijima pouzdani pristup internetskim pretraživanjima, scrapingu i automatskim radnjama u browseru uz 5.000 besplatanh mjesečnih zahtjeva.

4.4 (5)

Freemium

Puna recenzija

Bright Data Web MCP je server koji omogućava vjernome tržištu, skraćivanju i automatskoj upotrebi web preglednika. Nabavlja 5.000 besplatnih mjesečnih zahtjeva. Ova alat omogućava efektivanu pretragu na web-u, ekstrakciju podataka i pločatići bez blokiranjem. Ponuja karakteristike kao što su real-time rezultati pretrage, ekstrakcija podataka, krawling web stranica i automatska uporaba preglednika. Web MCP dizajniran je za izbjegavanje bloka i ograničenja i zaštićen je više od 20.000 klijenata na svjetskom nivou.

• Real-time web pretraživanje
• Web-sajt krawling i ekstrakcija podataka
• Automatska upravljanja pretraživačem
• Odvajanje georestrictija i CAPTCH-ova
• Renderiranje JavaScript-a za dinamični sadržaj
• Mimiranje stvarne korisničke ponašanja

3

Kosmos

Autonomno proučavanje AI za duge kampanje istraživanja koje analizira podatke i literature za proizvodnju potpunih citiranih znanstvenih izvješća.

4.8 (6)

Freemium

Puna recenzija

Kosmos je autonomni AI znanstvenik dizajniran za ekipe biotehnološkog inovativnog razvoja i istraživače. On analizira podatke i literature te proizvodi potpuno citirane znanstvene priopćenja, ubrzavajući proces razvoja lijeka od hipoteze do registracije u nekoliko dana, a ne u mjesecima. Kosmos rabi autonomno, čitanjem literature, generiranjem hipoteza, upravljanjem istraživanjima, te izvršavanjem znanstvenih radnih procesa. On podržava cjelokupni životni ciklus razvoja lijeka, od identifikacije ciljnih područja kroz klinička istraživanja i prijavu u urede. AI alat surađuje s ljudskim znanstvenicima putem Slacka, Teams-a i elektroničke pošte, te učmi od znanja organizacije, graditići na eksperimentalnoj poviješću i zaštićenim znanstvenim podacima.

• Autonomna generacija hipoteza
• Analiza literature
• Analiza podataka
• Izvršenje znanstvenog protokola
• Saradnja preko Slack, Teams te email
• Neovisno o modelu za buduće model koji ima najbolju poziciju

4

THEUS (Aigora)

Entitetno sustav za istraživanje AI koji pretvara vlasničke studije u opozivne saznanja s identifikatorima činjenica, citatima i stručnjakovima za sintezu.

4.6 (5)

Freemium

Puna recenzija

THEUS je sustav za istraživačku radionicu korporativnih AI koji prijevodi vlasničke studije u praćljive znanstvene pouke s identifikatorima činjenica, citiranjima i-avatarima stručnjaka. Izgrađen je na Googleovom Agent Development Kit-u (ADK) i koristi dvosmjerno modeliranje za znanstvene agente vezane za podatke. Korisnici mogu ekstrahirati, sintetizirati i istraživati svoje znanstvene podatke te svaki dokaz podržava specifičan identifikator činjenice s ciljanjem na stranice. THEUS nudi dvije načine istraživanja: generiranje novih pouka s Dr. Reedom ili analiza postojanog znanja s Dr. Sinclairom. Platforma je dizajnirana za vrhovne izvršne direktorice Insajtova, globalne liderice Smiselnih Sensesa i liderice inovacija koji vjeruju u strateški izgradnju sposobnosti. Upotrebljava vlastitu istraživačku metodologiju, a nije zasnovana na općenitoj AI koji koriste kompanije. Izbraja znanstvenike koji koriste podatke koji su osmišljeni radi stvaranja znanja zasnovanog na datama, osmišljenim radi treniranja na realnim institucionalnim podacima. S obzirom na to da 85% novih proizvoda propada unutar dvije godine (Nielsen), istraživanje zasnovano na podacima drastično poboljšava kvalitetu donošenja odluka. Aigora nudi Solo sjedalo, koje uključuje značajke poput do 30 dokumenta koji se uključuju mjesečno, do 1 500 stranica koje se parsiraju mjesečno i do 500 pitanja Dr. Sinclairu mjesečno. Jedan od glavnih benefita THEUSA je njegova sposobnost da pretvori decenije vlasničkih podataka u praćene, upotrebne za donošenje odluka inteligencije, uz korisnost alata baziranih na umješnom učenju (AI-powered knowledge agents).

• Ekstrahirajte, sintetizirajte i istražujte podatke iz istraživanja
• Generirajte nove saznanja s dr. Reedom ili analizirajte postojeće znanje s dr. Sinclairom
• Dvosmjerne modeliranje za znanstvenike zasnovane na podatcima
• Povežite produktno i potrošačko znanje za dvosmjerne saznanje
• Podržava sintezu između nekoliko studija i analizu razlike između istraživanja

5

AMIE

Multimodalni AI dijagnostički agent koji provodi klinička razgovora i tumači medicinske slike za točne dijagnoze.

4.7 (6)

Besplatno

Puna recenzija

AMIE (Articulirana Medikalna Intelektualna Eksploreatorica) je istraživački AI dijagnosticni agent razvijen od strane Google DeepMind i Google Research-a. Osnovna namjena AMIE je voditi kliničke rasprave i tumačiti medicinske snimke kako bi se postigli ispravni dijagnozi. Po početnoj inačici, AMIE je bio tekstualni medicinski dijagnosticni konverzacijom AI agent objavljen u Nature-u. Najnoviji napredak, multimodalno podešeni AMIE, omogućava inteligentno pozivanje, tumačenje i računanje vizualne medicinske informacije tijekom kliničkih rasprava. Ovaj razvoj cilja poboljšati dijagnostičku točnost uključivši multimodalne podatke, kao što su slike i dokumenti, u proces dijagnostike. AMIE koristi sustav za razumu koji se spoznaje u stanju i građen je na multimodalnoj modelu Gemini. Prošao je evaluaciju stručnjaka uključujući objektivne struktuirane kliničke ispitivanja (OSCE) koji upoređuju njegovu učinkovitost s osnovno opskrbne liječnike (PCPs) u raznim scenarijima bolesti ili zdravlja pacijenata.

• Multimodalna dijagnostička razgovorna platforma
• Tumačenje vizualne medicińke informacije
• Izvedeničan svjesti razumijevanja sustava
• Integracija s Gemini modelima
• Simulirana okolina za dijagnostičke razgovore

6

QualiaInterviews

Plataforma koju vodi AI za multilingualne, konversacijske istraživačke i ocjenske intervjuje u masovnoj skali.

4.3 (4)

Freemium

Puna recenzija

QualiaSpreme za intervjuje je istraživačka platforma koja koristi AI za provođenje intervjua s učesnicima kroz prirodne, konverzacijske dijaloge. Omogućava timovima prikupljanje kvalitativnih uvida iz većih skupova učesnika koji su dostupni kroz tradicionalne jednostavne intervjue, dok se zadržava dubina i nježnost otvorenog razgovora. Ova podrška pruža intervjuje preko više jezika, što je pogodno za pregranične studije, globalno istraživanje tržišta i evaluaciju programa. Naučnici mogu dizajnirati vodici intervjua, raspoređivati ih među sudionicima i pregledati automatski strukturirane rezultate bez ručnog moderiranja svake sesije. QualiaInterviews je obično koristio sociolozi, evaluatori, timovi za UI iskustva i organizacije koje izvode procjene učinka koji potrebno imaju skalabilan kvalitativni podataka bez zahvaljenja konvencionalnoj dubini u razgovoru.

• Moderirane konversacijske intervjuje AI-om
• Podrška za intervjujevima na više jezika
• Automatsko pitanjivanje i upitavanje za praćenje
• Struktuirano analizu kvalitativnih odgovora
• Skalabilna platforma za uključivanje učesnika
• Alatke za workflow istraživanja i ocjena

7

Table Agent

Pomoćno AI-alati za tabularni istraživački rad

4.5 (6)

Freemium

Puna recenzija

Table Agent je pomoćni AI asistent za podatke dizajniran s ciljem olakšanja tablirane istraživanje. Cilj mu je automatisirati postupak prikupljanja podataka o bilo kojem datom temu, tako što će učinkovitije oštriti istraživačku proces. Ovaj alat omoguće prilagodbenu shemu podataka, što omogućava korisnicima da izravne prikupljanje podataka prema specifičnim potrebama. Taj stepen prilagodljivosti je koristan za širok spektar primjena i industrija gdje se struktura podataka može znatno razlikovati. Na čelu funkcionalnosti Table Agenta nalazi se njegova sposobnost traženja podataka pomoću upravljane inteligencijom agenata. To znači da alat koristi umjetnu inteligenciju kako bi aktivan i potražio i prikupio važne podatke, što u suštini može smanjiti vreme i napori potrebne za ručnu pretragu. Iako detalji o njegovoj procesu rada i integracija nisu detaljno opisani, koncept AI-pogonog pomoćnog programa za podatke pretpostavlja da bi ga mogao integrirati lako uz različite alate za analiziranje podataka, što bi ubrzalo cjelokupni istraživački proces. Snage Table Agenta vjerojatno bi mogli uključivati njegova mogućnost automatisiranja dosadnih zadataka pri prikupljanju podataka i njegova pokretljivost kod različitih struktura podataka. Međutim, bez više detalja, teško je utvrditi njegove ograničenja ili kako on uspoređuje s alternativnim alatima za pomoć pri upravljanju podacima.

• Automatizirano prikupljanje podataka
• Prilagođivene sheme za podatke
• AI-agentsko potraga za podacima
• Brzo i točan prikupljanje podataka

8

Autoresearch

Prostopeni projekat koji omogućava AI agentima samostalni pokretanje LLM trening eksperimenata i spremanje najboljih ažuriranja modela.

4.8 (5)

Besplatno

Puna recenzija

Autoresearch je projekt otvorenog koda kojim se omogućava učenicima AI autonomno izvršavati eksperimente treninga LLM-a i očuvati najbolje promjene modela. Projekt omogućava korisnicima postaviti malen ali realni sustav treninga za LLM i omogućava učionicu AI eksperimentirati s njim tokom noće, mijenjajući kôd, vježbajući kratko vrijeme i provjeravajući da li su rezultati poboljšani. Cilj je automatisati proces istraživanja, omogućavajući učionicu da istražuje različite arhitekture modela, hiperrazmere i strategije optimizacije bez ljudske intervencije. Projekt uključuje pojednostavljenu implementaciju jedne GPU na osnovi nanochat-a i pruža temeljnu strukturu za programske potpore istraživanja procesa učenice koristeći datoteke s markdowom. Projekt je dizajniran također da bude dostupan za nadogradnju, dopuštajući korisnicima da dodaju više učionica ili poboljšaju postupak istraživanja tokom vremena.

• Autonomni LLM trening eksperimenati
• AI agent-pokretan istraživački proces
• Single-GPU implementacija nanochata
• Markdown-usmeren program za istraživački proces
• Buget vremena učenja od 5 minuta s ocjenjivim metričkim (val_bpb)