MyArxivPodcast orchestriert eine End-to-End-KI-Pipeline, um wissenschaftliche Inhalte in ansprechende Audioshows zu verwandeln. Zuerst pollt es die arXiv-APIs für neue Forschungseinreichungen in benutzerdefinierten Kategorien und ruft Metadaten und Abstracts ab. Dann nutzt es das GPT-4-Modell von OpenAI, um klare und prägnante Zusammenfassungen zu erstellen, die wichtige Beiträge und Ergebnisse hervorheben. Diese Zusammenfassungen werden in eine TTS-Engine wie Amazon Polly oder Google Cloud Text-to-Speech eingespeist, die natürlich klingende Erzählerstimmen erzeugt. Der Agent taggt und organisiert automatisch die generierten Audios, stellt Episoden zusammen, aktualisiert einen RSS-Feed und integriert das File-Hosting. Erweiterte Einstellungen erlauben die Auswahl der Stimme, Steuerung der Zusammenfassungsdauer, Veröffentlichungspläne und Verteilung über beliebte Podcast-Plattformen, um Forschern und Hörern nahtlose, aktuelle wissenschaftliche Audio-Updates zu bieten.

ResearchGPT automatisiert vollständig wissenschaftliche Arbeitsabläufe, indem es Paper-Retrieval, PDF-Parsing, NLP-basierte Textextraktion und GPT-4-gestützte Zusammenfassung integriert. Beginnend mit einem vom Nutzer definierten Forschungsthema greift es auf die APIs von Semantic Scholar und arXiv zu, um relevante Paper zu sammeln, lädt und parse PDFs und nutzt GPT-4, um Schlüsselkoncepte, Methodologien und Ergebnisse zu destillieren. Der Agent fasst Erkenntnisse einzelner Paper zu einem kohäsiven, strukturierten Bericht zusammen, der in Markdown oder PDF ausgegeben werden kann. Erweiterte Konfigurationsoptionen erlauben es Anwendern, Suchfilter anzupassen, individuelle Zusammenfassungsprompts zu definieren und Ausgabe-Stile zu variieren. Durch diese Orchestrierung reduziert ResearchGPT den manuellen Aufwand, beschleunigt Literaturüberprüfungen und sorgt für eine umfassende Abdeckung wissenschaftlicher Quellen.