Virtuelle Wissenschaftler nutzt GPT-basierte Sprachmodelle, um spezialisierte KI-Agenten zu erstellen, die Expertinnen und Experten in verschiedenen Fachgebieten nachbilden. Jeder virtuelle Forscher ist mit maßgeschneidertem Prompt-Engineering ausgestattet, um genaue, kontextbewusste Antworten zu liefern, experimentelle Protokolle vorzuschlagen, wissenschaftliche Daten zu interpretieren und Erkenntnisse zu gewinnen. Nutzer wählen eine wissenschaftliche Persona, geben ihre Fragen oder Projektinformationen ein und erhalten detaillierte, fachdisziplinspezifische Anleitungen mit Referenzen und Begründungen für Bildungs- oder Forschungszwecke. Die Plattform ist auf GitHub Pages gehostet und vollständig Open-Source. Der Code unterstützt eine einfache Anpassung und Erweiterung neuer wissenschaftlicher Personas durch Modifikation der JSON-Konfigurationsdateien. Ideal für kollaborative Forschung, Lehrdemonstrationen oder persönliches Lernen überbrückt Virtuelle Wissenschaftler die Lücke zwischen KI-Sprachmodellen und praktischem wissenschaftlichem Problemlösen, indem er eine dynamische, interaktive Umgebung für komplexe Themen mit fachkundiger Anleitung bietet.

arXiv Viz bietet eine visuelle Methode zur Erkundung und zum Verständnis der umfassenden Datenbank von Forschungsarbeiten, die auf arXiv verfügbar sind. Dieses Tool zielt darauf ab, es Forschern, Studenten und Enthusiasten zu erleichtern, die Schlüsselerkenntnisse, Trends und Verbindungen in der akademischen Literatur in verschiedenen Bereichen wie Physik, Mathematik, Informatik und mehr schnell zu erfassen. Durch die Umwandlung der traditionellen textbasierten Such- und Durchsuchungserfahrung in eine intuitive visuelle Schnittstelle verbessert arXiv Viz die Interaktion und das Verständnis der Benutzer mit wissenschaftlichen Artikeln.