OpenScholar
OpenScholar是一款由华盛顿大学与艾伦AI研究所联合研发的检索增强型语言模型，专为科学家设计，能够高效检索并综合海量科学文献信息，生成基于文献的事实性回答。该工具具备强大的跨学科适用性，涵盖计算机科学、生物医学等多个领域，同时支持自我反馈迭代优化，显著提升回答质量和引用可靠性。所有相关资源已完全开源，便于全球学者使用与研究。
跨学科
GraphReasoning
GraphReasoning 是一种基于人工智能的知识图谱构建工具，能够将大量科学文献转化为结构化的知识图谱。其主要功能包括知识图谱构建、结构分析、图推理、多模态数据处理及路径采样策略等，旨在促进跨学科创新、材料设计及复杂问题解答。同时，该工具通过自然语言处理、机器学习和推理算法实现智能化分析，并提供可视化界面支持。
