MyArxivPodcast orchestre une pipeline d'IA de bout en bout pour transformer le contenu scientifique en émissions audio attrayantes. Il commence par interroger les API arXiv pour les nouvelles soumissions dans des catégories définies par l'utilisateur, récupérant métadonnées et résumés. Ensuite, il utilise le modèle GPT-4 d'OpenAI pour créer des résumés clairs et concis, soulignant les contributions et résultats clés. Ces résumés sont transmis à un moteur TTS comme Amazon Polly ou Google Cloud Text-to-Speech, produisant une narration naturelle. L'agent annexe et organise automatiquement les fichiers audio générés, compile des épisodes, met à jour un flux RSS, et gère l'intégration d'hébergement de fichiers. Des paramètres avancés permettent de choisir la voix, contrôler la longueur des résumés, planifier la publication, et distribuer via des plateformes populaires de podcasts, offrant aux chercheurs et auditeurs une brève synthèse scientifique fluide et à jour.

ResearchGPT automatise entièrement les flux de travail de recherche académique en intégrant la récupération de papiers, l’analyse de PDFs, l’extraction de texte basée sur le NLP, et la synthèse alimentée par GPT-4. À partir d’un sujet de recherche défini par l’utilisateur, il interroge les API de Semantic Scholar et arXiv pour rassembler des papiers pertinents, télécharge et analyse le contenu des PDFs, et utilise GPT-4 pour dégager les concepts clés, méthodologies et résultats. L’agent compile les insights de chaque papier en un rapport cohérent et structuré, exportable en Markdown ou PDF. Des options de configuration avancées permettent aux utilisateurs d’ajuster les filtres de recherche, définir des prompts personnalisés, et modifier le style des sorties. En orchestrant ces étapes, ResearchGPT réduit le travail manuel, accélère les revues de la littérature, et assure une couverture exhaustive des sources académiques.