Iepriekšējā cīņa · 2023-12-16 UTC
Research AI Agents Sadursme — 2023. gada 16. decembris
No Research AI Agents kategorijas. 33 atzīmes izvietotas starp 10 cīnītājiem. Atelier Ruixen izcīnīja kroni.
Gala rezultāti
Sastāvs
Cīnītāji
Katra rīka profili, kas piedalījās šajā cīņā, sarindoti pēc to gala rezultāta.
Atelier Ruixen
AI pazīstības draugs, kas pārstrādā klausosies un izlabo lasītu sarakstus, lai sakotā informācija kļūtu par pamatojamiem noteikumiem.
Atelier Ruixen ir platforma, kas palīdz lietotājiem noteikt savus jautājumus un sagatavot lasīšanas sarakstus, lai izveidotu plašu informāciju no nestaurētās informāciji līdz risinājamām satura detaļām. Platforma piedāvā lielu zināšanu arhīvu, kurš veidots no 11 897 elementiem un veidots 1 063 vienādību. Šīs vienādības ir rezultāts no ‘Mestru’ darbības, kuri izmanto uzskaidrību, lai izvēlētos sastopamās kompleksības informāciju nostruktūrēt izredzamu formātu. Platforma nav tiešām dokumentācijas veids, tādā kā Vikipēdija, bet kopēta zināšanu kolekcija, kas prezentēta sava veida, un formēšanās bāzējamu veidā. Tā apvieno zinānes no pirmsākumiem, kopējušās ar izsträdīties zinānes spēkę. Lietotāji var interagēt ar platformu caur konversācijas interfaces, kur viņi var doties jautājumus un saŋaņot aprecētus lasījuma sarakstus atbildē. Visa izsekot, Atelier Ruixen mērķis ir piedāvāt lietotājiem spēcīgu iespēju atrast darbīgi izmantamo informāciju no sastopamām komplicētām datu krūšu.
Kritēriju sadalījums
- Izlabots klausīšanās prasme
- Uzlabots lasītu sarakstu izveidošana
- Pielāgojams formāts kompleksas informācijas tieļšanai
- Broska klausīšanās interfeiss
- Zināšanu ekosistēma
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.
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.
Kritēriju sadalījums
- 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
Company Status Agent
Nekavējoties pārbaudiet uzņēmuma reģistrāciju un aktīvo statusu visā pasaulē oficiālajos reģistros.
Company Status Agent ir ar mākslīgo intelektu darbināts verifikācijas rīks, kas pārbauda, vai uzņēmums ir oficiāli reģistrēts un pašlaik aktīvs. Tas vaicā uzticamiem valdības un korporāciju reģistriem visā pasaulē, atgriežot skaidru statusa ziņojumu sekundēs, nevis prasa manuālas pārbaudes vairākos jurisdikcijās. Rīks ir izstrādāts lietošanai due diligence, atbilstības, uzņemšanas un riska novērtēšanas procesos. Komandas to var izmantot, lai pārbaudītu piegādātājus, partnerus vai klientus pirms līgumu parakstīšanas, kontu atvēršanas vai kredīta piešķiršanas, tādējādi samazinot krāpšanas un fiktīvu vienību risku. Automātiski veicot reģistra pārbaudes, tas racionalizē KYB (Know Your Business) procesus un nodrošina profesionāļiem konsekventu veidu, kā pārbaudīt juridisko statusu pāri robežām.
Kritēriju sadalījums
- Ar mākslīgo intelektu darbinātas reģistra pārbaudes
- Globāla jurisdikciju pārklājums
- Aktīva un neaktīva statusa pārbaudes
- Uzņēmuma identitātes verifikācija
- Atbilstības un uzņemšanas atbalsts
- Ātri pēc pieprasījuma sagatavoti ziņojumi
Table Agent ir programma ar integrētām intelektuālās funkcijām, kas palīdzēs tabulārajā pētījumā. Tas ir paredzēts automatizēt procesu, kurā tiek apkopots dati pēc kāda kārtas, kas padarītu pētījumu dzīsolīgākim. Instrumenta atļauj pieņemamīgu datienu skemisu definēšanu, kas ļauj lietotājiem papildināt savu datienu vākšanu, lai tā atbilstu specifiskiem vajadzībām. Šī atvērtība ir labs prece daudzām lielumos un nozīmēm, kur datienu struktūra var atšķirties stipri. Table Agent pamatā ir to darbību pamatā arodīšanās ar AI agentu atbalstu, kas tiešo kārtēju atrod un apvieno svarīgāko datubāzi, tādējādi samazinot laiku un iesmu, kas vajadzīgs manuālajām meklēšanām. Lai arī tās strādniecības un integrāciju satura ir nepiemācīti, ideja par datubāzē izvēloties asistentu, kas darbojas pēc AI algoritmu principiem, var būt, ka tas var savākties labi ar dažādām datu analizēšanas instrumentiem, padarot pavisam izteiktāku pētniecības procesu. Varētu būt, ka galvenie Table Agent vārda spēji ietver iespēju automatizētu datu apkopošanas uzdevumu automātizāciju un pieejamību dažādām datu struktūrām. Tomēr bez vairāk specifiskas informācijas, tiešām nevar noteikt to ierobežojumus vai to salīdzinājumu ar citām datu asistanu rīkiem.
Kritēriju sadalījums
- Automatizēta datu vākšana
- Pielāgotas datu shēmas
- AI agenta vadīta datu meklēšana
- Ātra un precīza datu izgūšana
Bright Data Web MCP
MCP serveris, košā dod reliablu weba meklēšanu, scrapijamu un brauderu automātizāciju ar 5 000 bezmaksas mēneša pieprasījumiem.
Bright Data Web MCP ir severs, kas ļauj datoriem ar Inteligentām agentēm reliabi un efektīvi meklēt vēbā, izņemt dati un navigēt tīmekļa vietnēs bez ievainojošām blokiem. Tas piedāvā 5 000 bezmaksas mēneša pieprasījumus un atbalsta tīmekļa meklēšanas rezultātu reāllaiksā, datu izgulsnēšanu, mākoņiem un vebmākoņu iekrāsošanu un pēc imitācijas realo lietotāju rīcībā. Tas ir dizainēts piekļūt aizmugurējiem blokiem un ir pierādita 20 000 klientu pasaulē.
Kritēriju sadalījums
- Reāllība laikā vēba meklēšana
- Mākoņu un dati izgulsenis
- Brauderu automātizācija
- Aizliegumu un CAPTCHAs piekļuves mazināšana
- Reāllaiksā vēba meklēšanas rezultātu iekrāsošana
- Mīmējot realo lietotāju rīcību
Google AI Co-Scientist
Daudzagentu AI sistēma, kas sadarbojas ar zinātniekiem, lai ģenerētu hipotezes un paātrinātu biomedicīnisko pētījumu.
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.
Kritēriju sadalījums
- Hipotežu ģenerēšana
- Pētījuma pārskata izveide
- Eksperimenta protokolu izstrāde
- Specializēti agenti zinātniskajai izpratnei
- Automatizēts atsauksmju cikls
- Tīmekļa meklēšanas integrācija
Kosmos
Autonoms AI zinātnieks garo izpētes kampaņu vajadzībām, kas analizē datus un literatūru, lai izveidotu pilnībā citētus zinātniskos pārskatus.
Kosmos ir autonoms AI zinātnieks, kas paredzēts biopharma R&D komandām un pētniekiem. Tas analizē datus un literatūru, lai izveidotu pilnībā citētus zinātniskos pārskatus, paātrinot zāles izstrādes procesu no hipotezes līdz reģistrācijai dienās, nevis mēnešos. Kosmos darbojas autonomi, lasot literatūru, ģenerējot hipotezes, vēršot izmeklēšanas virzienus un izpildot zinātniskos darba plūsmu. Tas atbalsta pilnu zāles izstrādes dzīves ciklu, sākot no mērķa identificēšanas līdz klīniskajai izstrādei un pieteikuma iesniegšanai. AI rīks sadarbojas ar cilvēku zinātniekiem caur Slack, Teams un e-pastu, un mācās no organizācijas zināšanu bāzes, papildinot eksperimentālās vēstures un īpašīgās zinātniskās datus.
Kritēriju sadalījums
- Autonoms hipotežu ģenerēšana
- Literatūras analīze
- Datu analīze
- Zinātniskās darba plūsmas izpilde
- Sadarbība caur Slack, Teams un e-pastu
- Modeļa agnostisks, lai atbalstītu nākotnes vadošos modeļus
ResearchClaw
OpenClaw vadīts aģents, kas atrod un rangā pētnieku no rakstiem, sagatavo vienkāršā angļu valodas nolūku tēzes un sagatavo aukstās e-pastas, kas atsaucās uz viņu darbu.
ResearchClaw ir AI iekārtu, kas paredzēta rezultātu iegūšanai, lai papildinātu pētnieku identifikāciju un kontaktēšanu. Tā izmanto OpenClaw tehnoloģiju, lai atrastu un raksturotu pētnieku pētījumus, pamatojoties uz to sarakstītās darbu izlaidumiem. Iekārta radīt saskaņotus, vienkārši izskanētos satura rezumiem par pētnieka darbu, kas var būt izmantoti, lai izveidotu algotņu tezes. Papildus, ResearchClaw raksta kāzu maiņas e-pastus, norādzot uz pētnieka darbu, sadala priekšsēžu kontakte. Iekārtas gala gala mērķis ir izskaidrot procesu attīstību, lai atrastu un piesaistītu potenciālos kandidātus pētnieku amatam. Atņemot automatizēt pētījumu un kontaktēšanas procesu, ResearchClaw savāca laiku un darbam tiem, kas tiek iesaistīti pētnieku algotņu piedāvājuma procesā. Iekārtas iespējas var būt labas iedibināšanai organizācijām, korporācijām un kompanijām, kuras meklējas pētniekus. Tās funkcijas var palīdzēt noteikt to procesu simplificēšanu, bet viņas spēja sākt darbību var būt atkarīga no kvalitātes, kurai tā ir apmācīta, un saskari ar lielākā daļu lietotājiem, kas lieto tās. Iekārtas iespējamība sākt darbību, sarakstot e-pastus un tezes, var būt gan laiku un darbu savācaja, gan ierobežojums arī, lai viņas perspektīvas lielākas daudzuma varu būtu zudusi. Kā ar jebkurtu AI iekārtu, var uzskatīt kādu grānītību pētnieku sarakstīto tēmu attīstībā un attēlošanā. Kopumā, ResearchClaw spēja būt vieta, lai pētnieku izvēli un kontaktē ar viņiem, bet tās ierobežojumus var jādomā par to, kad to lieto.
Kritēriju sadalījums
- Atvērtā identifikācija un pārbaude nozīmīgiem pētniekiem
- Simplicētu pierādījumu (theses) sastādīšana
- Kaltais e-pasts sastādīšana
- Atvērtā tehnoloģija (OpenClaw) integrācija
- Automātiskā outreach kapabilitāte
- Pētnieku darba krātušu sintēze
THEUS (Aigora)
Uzņēmuma AI pētniecības sistēma, kas privātās pētījumu rezultātus pārveido izseklojamiem iespaidiem ar faktu ID, citātiem un eksperta avataru sintēzei.
THEUS ir uzņēmējdarības AI pētniecības sistēma, kas pārveide par privātīgām izpētēm sakotās atspoguļojas pieņēmumus ar faktu ID, citātu un ekspertu avatārēm. Tā būvēta pēc Google Agentu attīstības sastāvdaļu (ADK) un izmanto divvirziena modelēšanu, lai izveidotu dati, kas ir sakrstīti ar zināšanu agentiem. Lietotāji var izgūt, apvienot un izpētīt savu izpētes datus, un katrs pieņēmums tiek atbalstīts ar speciālu faktu ID uz pārlūka daudzumu citātu. THEUS piedāvā divus izmeklēšanas veidus: drīzuot jaunas pieņēmumus ar Dr. Reidu vai analīzējot eksistīgo zināšanas ar Dr. Sinclairu. Šis platforma ir izstrādāts viņiem, kas ir VPs tiesību izstrādes analītikas, globālo sensoru līderiem un inovāciju vadītājiem, kuri pārbauda stratēģisku spēju paplašinājumu. Tā izmanto specifisku pētniecības metodi, nevis ģenerisku uzņēmumu AI, un veido datu pamnatādas zināšanu agēntus, kas ir apmācīti tikai ar patiesajiem organizāciju datiem. Ar 85% jaunu produktu noliedzēšanas, kādas gada došanās pārsteidzošas statistikas (Nielsen), pētnieciski pamatinotas izpētes dramatiiski uzlabo sadarbību kvalitāti. Aigora piedāvā solo vietu, kas ietver funkcijas, tādas kā līdz 30 dokumenti, kas tiek iedarbināti mēnešā, līdz 1 500 lappusēm, kas tiek analīzētas mēnešā, un līdz 500 jautājumiem Dr. Sinkleram mēnešā. Viena no pamatprasību par THEUS ir to nosūtīt desmitu gadu ilgu privatīzu dati iekš zītāmu, pieņemamo lēmumu ziņu, ar Inteligentu Agentūžu palīdzību, kas pamatā ir apgrīstoti kā LLM (Language Model) un izmantoti kā API, kas tiek integrēts ar mūsu SaaS platformu.
Kritēriju sadalījums
- Izvilkt, sintētizēt un izpētīt pētniecības datus
- Izveidojiet jaunas iespaidus ar Dr. Reed vai analizējiet esošās zināšanas ar Dr. Sinclair
- Bidirekcijas modelēšana datu pamatojtiem zināšanu agentiem
- Savienojiet produkta un patērētāju zināšanas, lai iegūtu bidirekciju iespaidu
- Atbalsta starppētījumu sintēzi un pētījuma trūkumu analīzi
OpenAI Deep Research
Autonomisks AI aģents, kas veic daudzpakāpju tīmekļa izpēti un piegādā strukturētus pārskatus
OpenAI Deep Research ir agenta funkcija telpā ChatGPT, kas navigē un lekši tīmekļa dati, lasa un sintezē informāciju no dažādīgiem avotiem, lai sagatavotu cilindru formātu izvadei ar citām avotiem. Neskatoties uz vienu norādiem uz pēdējo atbildi, tas plāno pētniecības maršrutu, sekot līnku, salīdzinot sasniegumus un iterējas dažādās pēc minūtes laika, lai apstrādātu jautājumus, kas tiešām aizmirstos cilvēka stundu iemītnu drudzībā. Tās mērķis ir tādas uzdevumus, kā konkurētības analīze, pierakstītais zinātniskais un tirgus pētījums, dīkstijuma pētījumi, un detalizēti lietas vai politikas salīdzinājumi. Ierīces lietotāji piešķir pieprasījumu, vai nu atbilstoši atbilstoši izskaito pieprasīto norādījumus, un tie saņem rakstu ziņojumu ar iegrāvotos citēšanu pieminējumus, kuru apstiprināt var. Lietošana pieejama maksājumu saņemtām ChatGPT lietotājiem ar izmantojuma ierobežojumiem, kas variē līgumu paketes līmenim.
Kritēriju sadalījums
- Autonomiska daudzpakāpju tīmekļa pārlūkošana
- Ilgstoši pārskati ar iekšējām atsaucēm
- Precizējoši jautājumi pirms izpētes sākuma
- Loģiskā darbība ar tekstu, attēliem un PDF failiem
- Izpildes atjauninājumi izpētes procesā
- Eksportējami rezultāti ChatGPT iekšienē