Le Simulateur de Groupes de Discussion de Qingmuyili utilise des Modèles de Langage de Grande Taille (LLM) sur mesure en conjonction avec une analyse de marketing quantitative, intégrant ceux-ci avec les principaux cadres de l'industrie pour obtenir de profonds insights de marché. Cet outil très avancé identifie vos segments de marché les plus prometteurs, offrant une approche de recherche de marché de pointe qui transcende les outils automatisés conventionnels.

IRIS (Interactive Research Ideation System) est un assistant basé sur l'IA qui permet aux chercheurs de prototyper rapidement des idées d'études. Les utilisateurs saisissent un sujet ou un domaine de recherche, et IRIS produit des questions de recherche sur mesure, identifie des concepts clés, synthétise des résumés de littérature pertinents et suggère des conceptions expérimentales ou des approches méthodologiques. Il organise ces insights en flux de travail personnalisables, soutenant le développement d'hypothèses, la planification de la collecte de données et l'interprétation des résultats. Par le biais de discussions itératives, IRIS affine les résultats en fonction des retours, assure leur cohérence avec les objectifs de recherche et exporte des rapports structurés en formats tels que PDF, DOCX ou Markdown. En automatisant les tâches répétitives et en favorisant la créativité, IRIS accélère la recherche en phase précoce dans le milieu académique, la R&D et les startups, favorise l'innovation et réduit le délai d'obtention d'insights.

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.

AIAgents4Pharma provides an orchestrated framework of AI-driven agents tailored for pharmaceutical research. The platform includes data ingestion agents that aggregate clinical and molecular datasets, simulation agents that model virtual patient responses under varying treatment scenarios, and analytical agents that evaluate biomarkers, predict efficacy, and optimize dosage regimens. By chaining these agents into automated workflows, researchers can conduct virtual clinical trials, accelerate lead identification, and generate regulatory-grade reports. The modular architecture allows customization of agent behaviors, integration with external APIs or in-house data stores, and visual monitoring dashboards for real-time insights into pipeline execution. This reduces experimental costs and timelines while ensuring reproducible, data-driven decisions in drug development.