Research AI Agents Sadursme — 2025. gada 28. marts

1

Cell2Sentence

Atvērtu satura framework, kas pavērī citsaitīgi ģenisko izteiksmes saturs par 'citsaitu sarakstiem' tādai veidā, lai liela valodas modeļa (LLM) varētu analizēt un sasnīt bioloģiskas zinības.

4.3 (4)

Bezmaksas

Pilna recenzija

Cell2Sentence ir atvērtās kodiņu iekārtas, kura pārveido vienašu ģenētiskās izražības dati pa 'vārdus par celīm' analīzei un aizsākumprojektējumam lielām valodu modelēm (LLMs). Tā izvirzīta ranga sarakstām izteiksmju vektoru pēc kritērija — tām ir izcelta šūnām piemērotā ieraksts, kurā ir izskatītās ģenas nosaukumu virzienā nozīmētāji, kuru apmērs ir nokritēts. Šis ļauj LLMs modelēt vienašu RNK sekvenciju (scRNA-seq) izmantojot dabisku valodu. Iekārtas daļa ir C2S-Skēsts modeli, kas apvieno transkriptiķa un teksta datus un ļauj sākotnējos vienašu uzdevumus kā pārliecību norādījumu, datu apskati, grādu nosaukumu izvietošanu, un bioloģisko pārskatu pieejumu. Šie C2S-Skēsts modeļi ir pieejami Hugging Face un viņi ir bāzēti uz arhitektūru kādām Pišija un Gemma-2. Cell2Sentence ir paredzēts zinātniekiem un zinātniskiem, kuri strādā ar datiem vienašu ģenētiskajai izražībai. Režīms ir apstiprināts ar jaunām modelēm un funkcijām, ieskaitot atbalstu fine-tuningam uz personīgi izstrādātajām ieteikumu šablonu un daudzcelu ieteikumu formātēšanu. Tajā arī ir ietvertas Pythija modeļu sadaļa, lai aprakstītu šūnu tipu, šūnu tipa apstiprinātu izveidi un vispusīgu daudzcelu multi-taistošo modeļu, kas ir iestrādāts virs 57 miljonus cilvēkiem un pelēkās vēveru šūnu tīkla. Cell2Sentence ierīce ir dokumentēta un tā ir paredzēta mācīšanai, tostarp ar piemēriem, kā precizēt un formatēt dažu elementu pierādījumu. Cell2Sentence attīstība ietver van Dijk Labs un ir publicēta preprintā bioRxiv. Cell2Sentence nodrošina nākotnes paaudzes vienu celiņu atklājumus ar LLM.

• Izteiksmes vektora pārveidošana par citsaitu sarakstiem
• C2S-Scale modeli citsaitas uzdevumiem
• Atbalsts fine-tuningu uz personalizētām prompēm
• Dažādu citsaitu prompēm kārtošana
• Uzzīmēti modeli kā Pythia un Gemma-2 arkitektūru

2

AlphaSense

AI-dzināta tirgus izlūkošanas platforma, kas autonomi apkopo ekspertu ieskatus un nodrošina analītiķu līmeņa pētījumus lielā apjomā.

4.4 (5)

Kontakts

Pilna recenzija

AlphaSense ir AI-dzināta tirgus izlūkošanas platforma, kas sniedz uzticamus ieskatus, lai vadītu biznesa lēmumus. Tā piedāvā plašu rūpīgi atlasītu avotu kolekciju, tostarp Tegus ekspertu transkriptus, brokeru pētījumus un uzņēmumu iesniegumus. Platforma izmanto uzlabotus AI modeļus, lai ģenerētu augstas kvalitātes ieskatus ar teikumu līmeņa citātiem. AlphaSense integrē darba plūsmas, likvidējot fragmentētus avotus un nodrošinot racionalizētus, savienotus ieskatus. Tās GenAI iespējas nodrošina reāllaika ieskatus, kas pamato lēmumus uz uzticamu ekspertīzi. Platforma ir paredzēta investīciju banku, hedz fondiem, privāto kapitālu, aktīvu pārvaldības, konsultāciju, dzīvības zinātņu un citām nozarēm. AlphaSense izceļas ar ārkārtīgi sintezētiem ieskatiem, kas iegūti no nepārspējamas satura kopas. Platforma piedāvā arī pielāgojamus aģentus, lai automatizētu atkārtotus pētījumu uzdevumus, pārvēršot atrastos materiālus izpildītājiem gatavos pārskatos un slaidos. Tās ģeneratīvais meklējums sniedz 360 grādu skatu uz tirgiem un uzņēmumiem, saistot kvalitatīvos ieskatus ar strukturētiem finanšu datiem. Viena no AlphaSense galvenajām stiprajām pusēm ir spēja dot lietotājiem iespēju pārliecināti un ātri veikt drosmīgus soļus. Platforma nodrošina komandām precīzas atbildes, unikālus skatījumus un svarīgus atjauninājumus, kas nepieciešami, lai pārspētu konkurenci.

• Atlasīti avoti
• Tegus ekspertu transkripti
• Brokeru pētījumi
• Uzņēmumu iesniegumi
• Privātie un publiskie finanšu dati
• GenAI reāllaika ieskatiem

3

AMIE

Ar multimodalu AI diagnostisko agentu, kura kondukt ārsta runas un tulko ķirurgiskas attēlas un noteikt precīzos diagnožu.

4.7 (6)

Bezmaksas

Pilna recenzija

AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer) ir pētnieku AI diagnostiskais agents, kas tiek attīstīts ar Google DeepMind un Google Research. Tā ir projekta tēma konduktēt ārstu runas un tulkt ķirurgiskās attēlas noteikt precīzās diagnožu. Sākotnēji, AMIE bija tekst-bāzeta ārstu runai pielāgota medicīnas konversācijas AI ģentls, kas tika publicēts Nature žurnālā. Svarīgākie progresi, multimodālais AMIE, integrē spēju inteliģenti pieprasīt, tulkt un runāt par vizuāļa medicīnas informāciju laika gaitā, konduktējot ārstu runas. Šāda attīstība mērķis ir izlabot diagnostisko precizitāti, iekļaujot multimodālo datu kādai diagnoziei, piemēram, attēlos un dokumentos. AMIE izmanto statusu, kas piemīt pavisam saprastajam izpratniem, un tiek būvēta uz multimodālu Gemini modeļu. Tā ir tika vērtēta, izmantojot ekspertu pieteikumus, tostarp Objektīvus strukturētu klinikisko testu (OST) , salīdzinot tās izpildes līdzekli ar pamatāro ārstu darbību (PAĀD).

• Multimodālo diagnostisko runas
• Vizuālās medicīnas informācijas interpretācija
• Status, kas piemīt pavisam saprastajam izpratniem
• Uz Gemini modeļu apvienošana
• Simulācijas vidi runas izpētei

4

Autoresearch

Atvērtprojekts, kāds ļauj autonomos AI ģēnius autonomi nodarboties ar LLM treniņu eksperymentiem un saglabāt labākās modelējuma mainījumu izmaiņas.

4.8 (5)

Bezmaksas

Pilna recenzija

Autoresearch ir atvērtprojekts, kas ļauj AI ģēniem autonomi nodarboties ar LLM treniņu eksperyientiem un saglabāt labāko modelījumu izmaiņas. Projekts ļauj lietotājiem iestatīt mazu tikai atbilstoši LLM treniņa vidi un ļāvēt autonomajam AI ģēniem ar tās palīdzību eksperimentēt ar to naktī, mainot kodu, trenējot uz īsu laiku un kontrolejot, vai rezultāti irlabāki. Mērķis ir automatizēt pētniecības procesu, ļaujot autonomam AI ģēniem izpētīt dažādas modeļa izkārtojumu konfigurācijas, hiperparametrus un optimizācijas strategijas bez cilvēka intervensijas. Projekts ir izveidots, lai bija izprotams, izmantojot Markdown failus, kas ļauj lietotājiem lietotājiem pievienot vairākus AI ģēnius un uzlabot pētniecības procesu tieši tieši laiku gaitā.

• Autonomā LLM treniņa eksperyiente,
• AI ģēniem izmantojamā pētniecības procesa,
• Jedvaŗa reizējautonomā nanochat implementācija,
• Lietotāja programma programmēšana ar Markdown failiem,
• 5 minūšu treniņa laika budžets atkārtojumam metrāciju (val_bpb)

5

Google AI Co-Scientist

Daudzagentu AI sistēma, kas sadarbojas ar zinātniekiem, lai ģenerētu hipotezes un paātrinātu biomedicīnisko pētījumu.

4.5 (4)

Bezmaksas

Pilna recenzija

Google AI Co-Scientist ir daudzagentu AI sistēma, ko izveidoja, lai sadarboties ar zinātniekiem un paātrinātu biomedicīnas pētījumus. Tā ir izstrādāta uz Gemini 2.0 un darbojas kā virtuāls zinātnisks sadarbītājs, kas palīdz izveidot jaunus hipotezes un pētījumu priekšstatus. Sistēma paredzēta, lai atspoguļotu zinātniskās metodes domāšanas procesu un atklātu jaunu, originālu zināšanu. Ievadot zinātnieka pētījuma mērķi, kas ir norādīts dabiskajā valodā, AI Co-Scientist ģenerē jaunas pētījuma hipotezes, detalizētu pētījuma pārskatu un eksperimenta protokolus. Tā izmanto specializētu agentu koalīciju, tostarp Generation, Reflection, Ranking, Evolution, Proximity un Meta-review, kas izmanto automatizētas atsauksmes, lai iteratīvi ģenerētu, novērtētu un uzlabotu hipotezes. Sistēma ļauj zinātniekiem mijiedarboties dažādos veidos, iesaistot sākotnējos priekšstatus vai sniedzot atsauksmes par ģenerētajiem rezultātiem dabiskajā valodā. AI Co-Scientist izmanto arī rīkus, piemēram, tīmekļa meklēšanu un specializētus AI modeļus, lai uzlabotu hipotežu pamatojumu un kvalitāti. Sistēma ir izstrādāta ar elastīgu skalu, lai pārkāptu skaitļošanas jaudu un iteratīvi uzlabotu zinātnisko izpēti, kas vērsta uz konkrēto pētījuma mērķi. AI Co-Scientist ir īpaši noderīgs zinātniekiem, kuri saskaras ar grūtībām, navigējot pa ātrāko zinātnisko publikāciju pieaugumu un integrējot ieskatus no nezināmiem jomām. Izmantojot jaunākos AI uzlabojumus, tostarp spēju sintētiski apvienot sarežģītas tēmas un veikt ilgtermiņa plānošanu un domāšanu, AI Co-Scientist cenšas paātrināt zinātnisko un biomedicīnas atklāšanu. Sistēma ir pārbaudīta dažādos lietojumos, ieskaitot gēnu pārnesšanas atklāšanu un pārnesšanas atklāšanas pārskatīšanu. Kamēr AI Co-Scientist piedāvā vairākus ieguvumus, tā efektivitāte atkarīga no ievades pētījuma mērķa kvalitātes un zinātnieka spējai sniegt nozīmīgas atsauksmes. AI Co-Scientist ir jauns rīks, kas var būtiski ietekmēt zinātniskā kopienas darbību, taču tā ierobežojumus un potenciālos aizspriedumus jānovērtē rūpīgi. AI Co-Scientist izstrāde ir pastāvīgs projekts, un tā nākotnes lietojumus un uzlabojumus atkarīgi no turpmākas pētījuma un testēšanas rezultātiem.

• Hipotežu ģenerēšana
• Pētījuma pārskata izveide
• Eksperimenta protokolu izstrāde
• Specializēti agenti zinātniskajai izpratnei
• Automatizēts atsauksmju cikls
• Tīmekļa meklēšanas integrācija