ThesisAI ist der weltweit erste KI-gestützte Assistent, der in der Lage ist, ein vollständiges wissenschaftliches Dokument basierend auf einem einzigen Prompt zu erstellen. Es kann Dokumente von bis zu 50 Seiten Länge generieren. Die Plattform unterstützt die native LaTeX- und Overleaf-Integration für manuelle Bearbeitung. Benutzer können bis zu 100 Referenzarbeiten für Zitationen hochladen. ThesisAI bietet Ausgaben in verschiedenen Formaten, einschließlich PDF, LaTeX und BibTeX, und ist damit ein umfassendes Tool für Forscher und Studenten, die gründliche und zitationsreiche wissenschaftliche Dokumente benötigen.

Audio2Doc ist ein hochmodernes Tool, das entwickelt wurde, um Podcasts, Interviews, Meetings und andere Audioinhalte schnell und genau in strukturierte Dokumente umzuwandeln. Durch den Einsatz fortschrittlicher KI und natürlicher Sprachverarbeitung stellt Audio2Doc sicher, dass der generierte Text kohärent ist und ideal für Fachleute eignet, die mündliche Kommunikation effizient dokumentieren müssen. Dieses Tool ist besonders nützlich für Inhaltsanbieter, Geschäftsprofis, Journalisten und Forscher, die ihre Produktivität maximieren und detaillierte Aufzeichnungen ihrer Audioinhalte führen müssen.

Multi-Agent AI Researcher bietet ein modulares, erweiterbares Framework, bei dem Benutzer mehrere KI-Agenten konfigurieren und bereitstellen können, um komplexe wissenschaftliche Fragen gemeinsam anzugehen. Es umfasst einen Hypothesenbildungs-Agenten, der Forschungsrichtungen basierend auf Literaturanalysen vorschlägt, einen Experimentsimulations-Agenten, der Hypothesen modelliert und testet, einen Datenanalyse-Agenten, der Simulationsergebnisse verarbeitet, und einen Entwurfs-Agenten, der Erkenntnisse in strukturierte Forschungsdokumente zusammenfasst. Mit Plugin-Unterstützung können Nutzer angepasste Modelle und Datenquellen integrieren. Der Orchestrator verwaltet die Interaktionen der Agenten und protokolliert jeden Schritt für die Nachvollziehbarkeit. Ideal zur Automatisierung repetitiver Aufgaben und Beschleunigung von F&E-Arbeitsabläufen sorgt es für Reproduzierbarkeit und Skalierbarkeit in verschiedenen Forschungsdomänen.