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.

Le filtre RSS est un outil intelligent conçu pour rationaliser votre expérience de lecture des flux RSS. En remplaçant les URLs des flux RSS d'origine par son URL de backend, il filtre le contenu indésirable en fonction de vos habitudes de lecture. Ce service utilise l'apprentissage automatique pour comprendre quels types d'articles vous intéressent, rendant votre consommation quotidienne des flux plus gérable et agréable. Idéal pour quiconque cherche à percer le bruit et à se concentrer sur ce qui compte vraiment.