Research Navigator est un outil piloté par l'IA qui automatise les tâches de revue de littérature pour les chercheurs, étudiants et professionnels. En utilisant des technologies NLP avancées et des graphes de connaissances, il récupère et filtre des articles scientifiques pertinents en fonction des requêtes définies par l'utilisateur. Il extrait les points saillants, méthodologies et résultats pour générer des résumés concis, mettre en évidence les différences entre études et fournir des comparaisons côte à côte. La plateforme supporte l'export de citations dans plusieurs formats et s'intègre aux flux de travail existants via API ou CLI. Avec des paramètres de recherche personnalisables, les utilisateurs peuvent se concentrer sur des domaines spécifiques, années de publication ou mots-clés. L'agent maintient aussi une mémoire basée sur la session, permettant des requêtes de suivi et un affinage progressif des sujets de recherche.

Videmak Research AI est un outil académique avancé qui exploite l'intelligence artificielle pour optimiser le flux de travail de la recherche. Il propose des outils sur mesure tels que la recherche littéraire, la rédaction d'articles, la génération de propositions, les auto-citations et l'analyse de données. Conçu pour l'efficacité, Videmak permet aux chercheurs de produire rapidement un contenu de haute qualité, de gérer des projets et de collaborer avec des équipes. Avec des fonctionnalités comme des chatbots IA, des vérificateurs de grammaire et des réécrivains de contenu, Videmak garantit que vos tâches de recherche sont complétées rapidement et avec précision. Cette plateforme prend en charge la génération de contenu multilingue et propose des modèles complets pour divers besoins de recherche.

Multiagent_system offre une boîte à outils complète pour construire et gérer des environnements multi-agents. Les utilisateurs peuvent définir des scénarios de simulation personnalisés, spécifier les comportements des agents, et utiliser des algorithmes pré-implémentés tels que DQN, PPO et MADDPG. Le framework supporte un entraînement synchrone et asynchrone, permettant aux agents d'interagir simultanément ou en mode tour par tour. Les modules de communication intégrés facilitent l'échange de messages entre agents pour des stratégies coopératives. La configuration des expériences est simplifiée via des fichiers YAML, et les résultats sont automatiquement enregistrés au format CSV ou dans TensorBoard. Les scripts de visualisation aident à interpréter les trajectoires des agents, l'évolution des récompenses et les patterns de communication. Conçu pour la recherche et la production, Multiagent_system évolue sans effort de prototypes sur machine unique à un entraînement distribué sur des clusters GPU.