Telegram Group & Telegram Channel
Forwarded from SciArticle
Инструменты для анализа научных статей

Современные инструменты с ИИ значительно облегчают работу ученых, ускоряя процессы поиска, анализа и написания научных материалов. Однако, как показывает статистика, не так много людей знают про них и не используют в научно-исследовательской деятельности. Также всем известные модели плохо ищут статьи (а иногда просто их придумывают и прикрепляют выдуманную ссылку) и, как правило, не учитывают контекст исследования.

Мы собрали подборку инструментов, которые стремятся к тому, чтобы упростить поиск и анализ научной информации:

1. ChatGPT
Всем известная и наверное самая популярная языковая модель, способная генерировать тексты, отвечать на вопросы и помогать в анализе данных. Полезна для быстрого получения информации и генерации идей. Однако, модель довольно плохо справляется с поиском достоверных источников и зачастую их придумывает сама. У OpenAI нет подключенного API к базам данных статей, что значительно усложняет работу. Сервис может помочь в анализе загруженных PDF, однако это не бесплатно.

2. Consensus
Consensus ориентирован на синтезирование результатов из множества научных публикаций, предлагая краткие и четкие выводы по заданным вопросам. Это инструмент помогает ускорить процесс обзора литературы, особенно в тех случаях, когда необходимо быстро понять основные выводы по исследуемой теме. Тем не менее, его ограничения заключаются в том, что он не всегда может предоставить полный контекст работы, а также ограничен базой данных, что влияет на полноту анализа.

3. Research Rabbit
Research Rabbit — это мощный инструмент для организации научных материалов. Он позволяет строить коллекции исследований, отслеживать новые публикации и визуализировать связи между статьями. Его основная сила — в организации материала и визуализации связей, но он не предоставляет инструментов для глубокого анализа контента статей или их синтеза.

4. Scite.ai
Scite.ai — это платформа, которая специализируется на анализе цитирования. С помощью ИИ она классифицирует цитаты на поддерживающие, опровергающие и нейтральные, что помогает исследователям понять, как одна работа была использована в контексте других исследований. Этот инструмент полезен для анализа научных цитирований, но он не предоставляет функционала для создания обзоров или резюме статей.

5. Typeset.io
Typeset.io — уникальная платформа для подготовки научных статей к публикации. Она предлагает шаблоны, инструменты для автоматического форматирования и помогает исследователям готовить статьи в соответствии с требованиями журналов.

6. SciArticle
Сейчас мы работаем над тем, чтобы разработать подобный продукт - @SciArticleBot, который объединит поиск, анализ и обработку научных статей с помощью ИИ. В отличие от зарубежных аналогов, модель будет поддерживать обработку русских статей и перевод английских на русский.

Обновление функционала позволит не только искать статьи по DOI, URL или текстовому запросу, но и генерировать резюме с помощью ИИ, а также составлять небольшие литературные обзоры, учитывая контекст исследования и PDF выбранных статей, что сделает его удобным помощником для ученых и не таким дорогим, как зарубежные сервисы.

Канал | Бот | Чат | Сайт



group-telegram.com/iogenras/574
Create:
Last Update:

Инструменты для анализа научных статей

Современные инструменты с ИИ значительно облегчают работу ученых, ускоряя процессы поиска, анализа и написания научных материалов. Однако, как показывает статистика, не так много людей знают про них и не используют в научно-исследовательской деятельности. Также всем известные модели плохо ищут статьи (а иногда просто их придумывают и прикрепляют выдуманную ссылку) и, как правило, не учитывают контекст исследования.

Мы собрали подборку инструментов, которые стремятся к тому, чтобы упростить поиск и анализ научной информации:

1. ChatGPT
Всем известная и наверное самая популярная языковая модель, способная генерировать тексты, отвечать на вопросы и помогать в анализе данных. Полезна для быстрого получения информации и генерации идей. Однако, модель довольно плохо справляется с поиском достоверных источников и зачастую их придумывает сама. У OpenAI нет подключенного API к базам данных статей, что значительно усложняет работу. Сервис может помочь в анализе загруженных PDF, однако это не бесплатно.

2. Consensus
Consensus ориентирован на синтезирование результатов из множества научных публикаций, предлагая краткие и четкие выводы по заданным вопросам. Это инструмент помогает ускорить процесс обзора литературы, особенно в тех случаях, когда необходимо быстро понять основные выводы по исследуемой теме. Тем не менее, его ограничения заключаются в том, что он не всегда может предоставить полный контекст работы, а также ограничен базой данных, что влияет на полноту анализа.

3. Research Rabbit
Research Rabbit — это мощный инструмент для организации научных материалов. Он позволяет строить коллекции исследований, отслеживать новые публикации и визуализировать связи между статьями. Его основная сила — в организации материала и визуализации связей, но он не предоставляет инструментов для глубокого анализа контента статей или их синтеза.

4. Scite.ai
Scite.ai — это платформа, которая специализируется на анализе цитирования. С помощью ИИ она классифицирует цитаты на поддерживающие, опровергающие и нейтральные, что помогает исследователям понять, как одна работа была использована в контексте других исследований. Этот инструмент полезен для анализа научных цитирований, но он не предоставляет функционала для создания обзоров или резюме статей.

5. Typeset.io
Typeset.io — уникальная платформа для подготовки научных статей к публикации. Она предлагает шаблоны, инструменты для автоматического форматирования и помогает исследователям готовить статьи в соответствии с требованиями журналов.

6. SciArticle
Сейчас мы работаем над тем, чтобы разработать подобный продукт - @SciArticleBot, который объединит поиск, анализ и обработку научных статей с помощью ИИ. В отличие от зарубежных аналогов, модель будет поддерживать обработку русских статей и перевод английских на русский.

Обновление функционала позволит не только искать статьи по DOI, URL или текстовому запросу, но и генерировать резюме с помощью ИИ, а также составлять небольшие литературные обзоры, учитывая контекст исследования и PDF выбранных статей, что сделает его удобным помощником для ученых и не таким дорогим, как зарубежные сервисы.

Канал | Бот | Чат | Сайт

BY ИОГен РАН




Share with your friend now:
group-telegram.com/iogenras/574

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

If you initiate a Secret Chat, however, then these communications are end-to-end encrypted and are tied to the device you are using. That means it’s less convenient to access them across multiple platforms, but you are at far less risk of snooping. Back in the day, Secret Chats received some praise from the EFF, but the fact that its standard system isn’t as secure earned it some criticism. If you’re looking for something that is considered more reliable by privacy advocates, then Signal is the EFF’s preferred platform, although that too is not without some caveats. "Someone posing as a Ukrainian citizen just joins the chat and starts spreading misinformation, or gathers data, like the location of shelters," Tsekhanovska said, noting how false messages have urged Ukrainians to turn off their phones at a specific time of night, citing cybersafety. For tech stocks, “the main thing is yields,” Essaye said. At the start of 2018, the company attempted to launch an Initial Coin Offering (ICO) which would enable it to enable payments (and earn the cash that comes from doing so). The initial signals were promising, especially given Telegram’s user base is already fairly crypto-savvy. It raised an initial tranche of cash – worth more than a billion dollars – to help develop the coin before opening sales to the public. Unfortunately, third-party sales of coins bought in those initial fundraising rounds raised the ire of the SEC, which brought the hammer down on the whole operation. In 2020, officials ordered Telegram to pay a fine of $18.5 million and hand back much of the cash that it had raised. Anastasia Vlasova/Getty Images
from us


Telegram ИОГен РАН
FROM American