👥 Наукові, дипломні, дисертації — пошук та аналіз інформаціїDeepScholar — еталонний конвеєр від Берклі та Стенфорду для генеративного синтезу наукових досліджень. Простими словами — відповідає на ваші запитання перевіреними науковими дослідженнями. Конвеєр завантажує статті зі списку arXiv і фільтрує їх відповідно до діапазону дат публікації, відбираючи найактуальніші. Для контролю якості він відфільтровує статті, які не вказані як «прийняті» або «опубліковані» на конференції в метаданих коментарів до статті. За хвилини він аналізує сотні схожих за темою джерел, відповідаючи на ваше запитання. Головне його завдання — пошук та конспектування наукових статей, тобто допомога у написанні наукових робіт, дипломних, дисертацій тощо. Обширний висновок ділиться на короткий підсумок всього знайденого та детальний аналіз із розбором на підтеми. Як заявляють автори, він перевершує схожі комерційні моделі, по типу Deep Research від OpenAI.Papiers.ai— дозволяє аналізувати наукові статті з arXiv за допомогою ШІ. Чим відрізняється від DeepScholar? DeepScholar сам аналізує інформацію, вибирає найбільш підходящі статті та формує висновки на їхній основі з посиланнями на джерела для кожного сформованого твердження. Papiers же аналізує конкретну статтю з arXiv, яку ви йому вкажете. По суті, робить deep-research конкретного дослідження: резюмує, створює аналітичні замітки, будує mind map, демонструє, хто надихнув або вплинув на автора (які дослідження). Також дозволяє спілкуватися в форматі ШІ-чату, де ви задаєте тематичні питання, а ШІ відповідає на них, базуючись виключно на інформації з даного дослідження. Інколи потрібно зачекати декілька хвилин, доки він проіндексує дослідження для повноцінної роботи з ним.Auto-Slides — інтелектуальна система, яка автоматично перетворює наукові дослідження на структуровані, педагогічно оптимізовані презентаційні слайди. Створена на основі великих мовних моделей та принципів когнітивної науки, вона перетворює наукові статті на педагогічно оптимізовані слайди з можливістю їх інтерактивного редагування. Автоматично витягує текст, малюнки, таблиці та структуру з наукових робіт за допомогою OCR та аналізу макета. Працює з англійськими та китайськими статтями. Витягування вмісту, планування презентацій, перевірка, виправлення, генерація. Звучить цікаво — по суті це Gamma тільки для наукових досліджень. Проте проєкт ще сирий, потребує встановлення і як мінімум 8 ГБ оперативної пам'яті.#навчання