Academic Research Assistant AI เป็นเอเจนต์ผู้ช่วยวิจัยเฉพาะทางที่ช่วยนักวิจัย นักศึกษาปริญญาเอก และคณาจารย์ในการทำ literature review ประเมินงานวิจัย และร่างต้นฉบับผลงานวิชาการในทุกสาขาวิชา ต่างจากแชทบอททั่วไปที่ลืมรูปแบบการอ้างอิงและแนวทางวิธีวิจัยที่ตกลงกันไว้ เอเจนต์นี้เก็บโปรไฟล์นักวิจัยแบบต่อเนื่องตั้งแต่ขั้นตอนคิดหัวข้อไปจนถึงการแก้ไขต้นฉบับ สร้างขึ้นบนแพลตฟอร์มรวมของ Jenova โดยผสานโมเดลจาก OpenAI, Anthropic, Google และอื่นๆ เข้ากับ Google Scholar, arXiv, PubMed และการส่งออกเอกสาร
Academic Research Assistant จะส่งการค้นหาวรรณกรรมไปยังฐานข้อมูลและเวทีวิชาการที่สำคัญจริงในสาขาของผู้ใช้ — arXiv, IEEE Xplore และตระกูล Nature/Science/Cell สำหรับสาย STEM; PubMed, Cochrane Library และทะเบียนการทดลองทางคลินิกสำหรับสายการแพทย์; JSTOR, SSRN และ PsycINFO สำหรับสังคมศาสตร์; เอกสารการประชุมวิชาการอย่าง NeurIPS, ICML และ ACL สำหรับวิทยาการคอมพิวเตอร์ การค้นหาใช้ศัพท์เฉพาะทาง คำสำคัญด้านวิธีวิจัย (RCT, meta-analysis, longitudinal) ชื่อผู้เขียน และตัวดำเนินการแบบบูลีน แทนการใช้ภาษาทั่วไป
ประเภทของแหล่งข้อมูลจะถูกจับคู่ให้ตรงกับความต้องการในงานวิจัย: meta-analyses และ systematic reviews เพื่อสร้างข้อสรุปที่เป็นที่ยอมรับ, preprints บน arXiv และ bioRxiv สำหรับงานที่ยังอยู่ในช่วงรอตีพิมพ์ในวารสาร 6-18 เดือน, methods papers และ GitHub repositories สำหรับรายละเอียดการปฏิบัติงาน และฐานข้อมูล replication เพื่อตรวจสอบว่าผลการวิจัยยังคงยืนยันได้หรือไม่ คำถามกว้างๆ จะถูกค้นหาข้าม Google Scholar คลังข้อมูลเฉพาะสาขา ชุมชนวิชาการบน Reddit และการบรรยายในงานประชุม; คำถามที่แคบจะเจาะไปที่แหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือหนึ่งหรือสองแหล่ง ผลการค้นพบที่ได้รับการยืนยันสามารถจัดเรียงใน Notion ตามธีม หรือส่งออกเป็น literature review ที่มีโครงสร้างตามธีม
Academic Research Assistant ประเมินงานวิจัยแบบเดียวกับที่ผู้ตรวจสอบผู้เชี่ยวชาญในสาขาของผู้ใช้จะทำ — ในด้านความสมบูรณ์ของการออกแบบวิจัย (design integrity) ความสมบูรณ์ของการวิเคราะห์ (analytical integrity) และความสมบูรณ์ของการรายงาน (reporting integrity) การตรวจสอบด้านการออกแบบจะดูว่าการศึกษานั้นทดสอบข้อสรุปของตัวเองได้จริงหรือไม่: กลุ่มควบคุมที่เหมาะสม การวัดที่ถูกต้อง การสุ่มตัวอย่างที่สอดคล้องกับเป้าหมายการอนุมาน สถานะการลงทะเบียนล่วงหน้า (pre-registration) และประวัติการทำซ้ำผลการวิจัย การตรวจสอบด้านการวิเคราะห์จะมองหาการทดสอบที่ถูกต้อง การทำ p-hacking, HARKing, การรั่วไหลของข้อมูล (data leakage) และการ overfitting ในงานวิจัย ML ขนาดผลกระทบ (effect sizes) ที่ขาดหาย และปฏิสัมพันธ์ที่มีกำลังทางสถิติไม่เพียงพอแต่รายงานว่า “ไม่มีผล”
การตรวจสอบด้านการรายงานจะระบุการรายงานผลลัพธ์แบบเลือกสรร การจัดการข้อมูลที่ขาดหายโดยไม่เปิดเผย ความพร้อมใช้งานของโค้ดและข้อมูล ผลประโยชน์ทับซ้อน และความลำเอียงในการอ้างอิง ปัญหาต่างๆ จะถูกนำเสนอในรูปแบบข้อกังวลที่ผู้ตรวจสอบอาจมี พร้อมแนวทางบรรเทาที่เป็นรูปธรรม ไม่ใช่การวิจารณ์แบบทั่วไป
Academic Research Assistant จะร่างและวิจารณ์งานตามขั้นตอนที่ผู้ใช้อยู่จริงในวงจรชีวิตของงานวิจัย ขั้นคิดหัวข้อจะได้รับการทำแผนที่ภูมิทัศน์งานวิจัยและการหาช่องว่าง (gap-finding); ขั้นเสนอโครงการและออกแบบจะได้รับความเข้มงวดด้านวิธีวิจัยและข้อคัดค้านที่คาดว่าผู้ตรวจสอบจะมี; ขั้นวิเคราะห์จะได้รับคำแนะนำด้านสถิติและกรอบการตีความ; ขั้นเขียนจะได้รับการวางตำแหน่งเชิงโวหาร; ขั้นแก้ไขจะได้รับคำตอบโต้แบบทางการทูตและหลักฐานที่ตรงจุด
รูปแบบการอ้างอิงจะถูกตรวจจับโดยอัตโนมัติจากรูปแบบการเขียน — APA, Chicago, IEEE, AMA หรือ MLA — และนำมาใช้พร้อมการอ้างอิงในเนื้อหาและรายการอ้างอิงแบบครบถ้วน บทความยาวจะถูกร่างเป็นส่วนๆ; ฐานข้อมูล literature ใน Notion จะถูกสร้างเป็นชุดละ 20-30 รายการ; เอกสารตอบโต้ผู้ตรวจสอบ (response-to-reviewers) ส่วนของข้อเสนอทุนวิจัย และ codebooks สามารถส่งออกเป็นไฟล์ DOCX, PDF หรือ CSV
Academic Research Assistant จะอนุมานสาขาวิชา สาขาย่อย และระดับความเชี่ยวชาญจากข้อความแรกๆ หรือจากเอกสารที่อัปโหลด จากนั้นเปิดใช้งานศัพท์เฉพาะทาง มาตรฐานวิธีวิจัย และเวทีวิชาการที่มีผลกระทบสูงที่ตรงกัน เมื่อหัวข้อสามารถอยู่ในหลายสาขาได้ — เช่น “ความไว้วางใจในองค์กร” ซึ่งครอบคลุมทั้งจิตวิทยา การบริหารจัดการ สังคมวิทยา หรือรัฐศาสตร์ — AI จะถามคำถามเพื่อแยกความกำกวมก่อนที่จะตัดสินใจเลือกแหล่งข้อมูล
นักวิจัยที่กำลังพัฒนาตัวเองจะได้รับการสอนแบบมีโครงสร้างเพื่อการเรียนรู้; นักวิจัยที่ทำงานอยู่จะได้รับการอภิปรายแบบเพื่อนร่วมงานที่พูดถึงข้อแลกเปลี่ยน; นักวิจัยระดับสูงจะได้รับการสังเคราะห์ข้อมูลแบบกระชับและข้ามพื้นฐานที่ทราบอยู่แล้ว สำหรับโครงการสหวิทยาการ เอเจนต์จะระบุว่าธรรมเนียมของสาขาใดควรมีอิทธิพลเหนือ (โดยปกติคือวารสารเป้าหมาย) เชื่อมโยงศัพท์เฉพาะทาง และระบุข้อสมมติฐานเชิงวิชาการที่ขัดแย้งกัน
| แนวทางแบบดั้งเดิม | Academic Research Assistant |
|---|---|
| การอ้างอิงที่กุขึ้นและ DOI ปลอม | แหล่งข้อมูลที่ตรวจสอบแล้วพร้อมลิงก์ที่คลิกได้ |
| ลืมวิธีวิจัยและ Key Papers | ข้อตกลงที่ต่อเนื่องและรายการงานวิจัยสำคัญ |
| ค้นหาด้วยภาษาทั่วไป ฐานข้อมูลเดียว | ศัพท์เฉพาะทางข้าม Scholar และ arXiv |
| คำแนะนำการเขียนแบบทั่วไป | ร่างงานที่ปรับตามขั้นตอนและคำตอบโต้ R&R |
หน่วยความจำไม่จำกัด เทียบกับ ข้อตกลงด้านวิธีวิจัยที่สูญหาย
แชทบอททั่วไปไม่สามารถจดจำได้ว่าคุณได้ล็อควิธีวิจัยไหนไว้ งานวิจัยชิ้นใดที่เป็นแกนหลักของข้อโต้แย้งจริงๆ หรือความเห็นของผู้ตรวจสอบชิ้นใดที่ยังไม่ได้รับการแก้ไข ในช่วงกลางการแก้ไขต้นฉบับ ความหลงลืมนี้มีค่าใช้จ่ายสูง: คุณต้องถกเถียงเรื่องการเลือกใช้ CNN แทน transformer เพื่อการตีความอีกครั้งที่เคยตัดสินใจไปแล้ว ผสม APA และ IEEE เข้าด้วยกันในต้นฉบับเดียวกัน อ้างอิงงานวิจัยที่คุณตัดออกไปแล้วซ้ำอีก หรือตอบข้อกังวลของ R1 ที่คุณเคยโต้ตอบไปแล้วซ้ำอีก Academic Research Assistant เก็บโปรไฟล์นักวิจัย (สาขาวิชา ความเชี่ยวชาญ รูปแบบการอ้างอิง) ขั้นตอนของโครงการ ข้อตกลงด้านวิธีวิจัยพร้อมเหตุผล รายการ Key Papers และสถานะข้อกังวล R1/R2/R3 ข้ามทุกเซสชัน
การเข้าถึง AI แบบหลายโมเดล
การทำแผนที่วรรณกรรม การวิจารณ์เชิงสถิติ และการเขียนคำตอบโต้แบบทางการทูต ต่างได้ประโยชน์จากจุดแข็งของโมเดลที่แตกต่างกัน การสังเคราะห์ข้อมูลจากวรรณกรรมที่มีความขัดแย้งซึ่งต้องการการค้นคืนข้อมูลจำนวนมาก จะได้ประโยชน์จากโมเดลกลุ่มหนึ่ง; การตรวจสอบ train/test splits การรั่วไหลของข้อมูล และปฏิสัมพันธ์ที่มีกำลังทางสถิติไม่เพียงพอ จะได้ประโยชน์จากการใช้เหตุผลอย่างรอบคอบ; การร่างจดหมายตอบโต้ผู้ตรวจสอบจะได้ประโยชน์จากการควบคุมเชิงโวหารที่แน่นหนากว่า การถูกจำกัดอยู่กับ ChatGPT (เฉพาะ OpenAI) หรือ Claude (เฉพาะ Anthropic) ทำให้คุณไม่สามารถเปลี่ยนผู้ให้บริการตามขั้นตอนที่คุณอยู่ได้ เอเจนต์นี้สามารถส่งงานข้าม OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek, Qwen และอื่นๆ โดยไม่ต้องจัดการหลายบัญชีแยกกัน
การผสานเครื่องมืออัจฉริยะสำหรับเวิร์กโฟลว์แบบครบวงจร
Academic Research Assistant ทำงานเป็นสายการวิจัยแบบครบวงจร ไม่ใช่แค่การสนทนาครั้งเดียว: คำถามวิจัยหรือร่างเอกสารที่อัปโหลดจะผ่าน Google Scholar การค้นหาแบบเจาะจงไซต์ใน arXiv, SSRN และ bioRxiv การบรรยายในงานประชุมบน YouTube และโค้ด replication บน GitHub จากนั้นจะเข้าสู่การสังเคราะห์ตามธีมที่สามารถลงจอดในฐานข้อมูล literature บน Notion, literature review แบบ DOCX, เอกสารตอบโต้ผู้ตรวจสอบ หรือ codebook แบบ CSV Gmail, Google Calendar, Google Drive และ Dropbox ช่วยสนับสนุนการติดต่อผู้ร่วมงาน การติดตามกำหนดเวลา และการจัดระเบียบไฟล์รอบโครงการเดียวกัน
ความซื่อตรงทางปัญญาเหนือความเอาใจถูกใจ
ความเชี่ยวชาญพิเศษในที่นี้รวมถึงการปฏิเสธที่จะยืนยันสมมติฐานที่อ่อนแอ แหล่งข้อมูลที่มีผลกระทบต่ำและไม่ได้รับการทำซ้ำผล หรือการออกแบบที่ตกทางตัน เพียงเพื่อให้ดูเห็นด้วย หัวข้อที่มีความขัดแย้งจะถูกนำเสนอพร้อมประเด็นแกนของความขัดแย้ง (ด้านวิธีวิจัย ทฤษฎี หรืออุดมการณ์) จุดยืนที่มีหลักฐานเชิงประจักษ์สนับสนุนแข็งแรงกว่า และไม่มีความสมดุลแบบเทียมเมื่อมีข้อสรุปที่เป็นที่ยอมรับอยู่แล้ว
นักศึกษาปริญญาเอก
นักศึกษาปริญญาเอกสามารถเคลื่อนจากคำถามกว้างๆ อย่าง “ฉันสนใจเรื่อง…” ไปสู่วรรณกรรมที่ทำแผนที่ไว้แล้ว การออกแบบที่ป้องกันได้ และต้นฉบับที่คาดการณ์ข้อคัดค้านของผู้ตรวจสอบไว้แล้ว — โดยไม่ต้องอธิบายโครงการซ้ำในทุกเซสชัน
คณาจารย์และหัวหน้าโครงการวิจัย
คณาจารย์และหัวหน้าโครงการวิจัยสามารถได้รับมุมมองแบบกระชับระดับผู้บริหารเกี่ยวกับโครงการวิจัย กระสุนที่ตรงจุดสำหรับการแก้ไขต้นฉบับ และความช่วยเหลือในการร่างส่วนของข้อเสนอทุนวิจัยหรือจดหมายตอบโต้ผู้ตรวจสอบภายใต้กำหนดเวลาเวทีวิชาการจริง
นักวิจัยสหวิทยาการ
นักวิจัยสหวิทยาการสามารถให้ศัพท์เฉพาะทางเชื่อมโยงข้ามสาขา ระบุข้อสมมติฐานเชิงวิชาการที่ขัดแย้งกัน และปรับการเลือกแหล่งข้อมูลให้สอดคล้องกับวารสารเป้าหมาย แทนที่จะยึดตามสาขาหลักเพียงสาขาเดียว
นักวิจัยด้านการแพทย์และสุขภาพ
นักวิจัยด้านการแพทย์และสุขภาพสามารถให้ความสำคัญกับ PubMed, Cochrane Library, ทะเบียนการทดลองทางคลินิก, JAMA และ The Lancet โดยใช้ systematic reviews และ meta-analyses เพื่อสร้างข้อสรุปที่เป็นที่ยอมรับก่อนการศึกษาเดี่ยว
นักวิจัยด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์และ ML
นักวิจัยด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์และ ML ที่ส่งงานไปยัง NeurIPS, ICML หรือ ACL สามารถดึง preprints จาก arXiv โค้ด replication จาก GitHub และการบรรยายในงานประชุม จากนั้นให้ตรวจสอบ train/test splits การรั่วไหลของข้อมูล และ overfitting ก่อนที่ผู้ตรวจสอบจะพบ
Free สำหรับการสำรวจ Jenova:
Plus ($20/เดือน) สำหรับผู้ใช้ทั่วไป:
Premium ($50/เดือน) สำหรับผู้ใช้ประจำ:
Pro ($100/เดือน) สำหรับผู้ใช้งานหนัก:
Max ($200/เดือน) สำหรับมืออาชีพ:
Ultra ($500/เดือน) สำหรับมืออาชีพที่ใช้งานหนัก:
Enterprise ($1,000/เดือน) สำหรับองค์กรธุรกิจ:
แพ็กเกจทั้งหมดคิดค่าบริการรายเดือน โดยไม่มีการจำกัดการใช้งานรายวัน — โควตาเต็มจำนวนของคุณพร้อมใช้งานทันทีในทุกวันเรียกเก็บเงิน
Academic Research Assistant เป็นเอเจนต์ผู้ช่วย AI สำหรับนักวิจัยที่ตรวจจับสาขาวิชาและขั้นตอนของงานวิจัยของคุณ จากนั้นค้นหาแหล่งข้อมูลเฉพาะสาขา วิจารณ์การออกแบบงานวิจัย และสนับสนุนการเขียนตั้งแต่ขั้นเสนอโครงการไปจนถึงการตรวจสอบโดยผู้ทรงคุณวุฒิ มันทำงานทั้งในฐานะเพื่อนร่วมงานที่ปรับตามสาขาวิชาและบันทึกความคืบหน้าของโครงการของคุณ — รวมถึงรูปแบบการอ้างอิง วิธีวิจัยที่ล็อคไว้ Key Papers และข้อกังวลของผู้ตรวจสอบที่ยังไม่ปิด
Academic Research Assistant จดจำสถานะเฉพาะของงานวิจัยที่แชทบอททั่วไปมักหลุดหาย: ธรรมเนียมการอ้างอิงของคุณ ข้อตกลงด้านวิธีวิจัย งานวิจัยชิ้นใดที่เป็นแกนหลักไม่ใช่เพียงถูกกล่าวถึง และความเห็นของ R1/R2/R3 ชิ้นใดที่ยังไม่ปิด มันไม่ถูกจำกัดไว้กับผู้ให้บริการเพียงรายเดียว ดังนั้นการสังเคราะห์วรรณกรรม การตรวจสอบความสมบูรณ์เชิงสถิติ และการร่างคำตอบโต้ สามารถใช้โมเดลจาก OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek, Qwen และอื่นๆ ได้ การค้นหาและการส่งออกถูกเชื่อมโยงกัน — Google Scholar, arXiv, PubMed, GitHub, YouTube, Notion และการสร้าง DOCX/CSV — เข้าสู่ literature review หรือเอกสารตอบโต้ผู้ตรวจสอบ แทนการสนทนาครั้งเดียว
Academic Research Assistant ค้นหาผ่าน Google Scholar, Google Search (รวมถึงคำค้นแบบเจาะจงไซต์สำหรับ arXiv, SSRN, bioRxiv และชุมชนวิชาการบน Reddit), YouTube, GitHub และ Google Images จากนั้นสามารถเขียนผลลัพธ์เข้าสู่ Notion, Google Drive, Dropbox, Gmail และ Google Calendar เครื่องมือด้านเอกสารสามารถสร้าง literature reviews และจดหมายตอบโต้เป็นไฟล์ DOCX หรือ PDF และ codebooks หรือแผ่นติดตามงานเป็นไฟล์ CSV กระบวนการทั่วไปคือ คำถามวิจัยหรือร่างเอกสารที่อัปโหลด → การค้นหาข้ามหลายแหล่งข้อมูล → การสังเคราะห์ตามธีม → บันทึกที่จัดระเบียบหรือผลงานที่จัดรูปแบบแล้ว
Academic Research Assistant ไม่สร้างแหล่งข้อมูล URL การอ้างอิง หรือคำพูดที่ไม่มีอยู่จริง การอ้างอิงทุกรายการมีเจตนาให้ตรวจสอบได้พร้อมลิงก์ที่คลิกได้และวันที่ตีพิมพ์เมื่อมีข้อมูล; หากไม่สามารถยืนยันงานวิจัยผ่านการค้นหาได้ จะไม่มีการอ้างอิงถึงงานนั้น เมื่อไม่พบแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง AI จะบอกว่าได้ค้นหาฐานข้อมูลใดไปแล้ว และอาจถือว่าช่องว่างนั้นเป็นรอยโหว่จริงในวรรณกรรมหรือความไม่ตรงกันของศัพท์เฉพาะทาง — ไม่ใช่การเปิดโอกาสให้สร้างการอ้างอิงที่ดูสมเหตุสมผลแต่ไม่มีอยู่จริง
Academic Research Assistant ไม่สามารถเปิดเนื้อหาฉบับเต็มที่มีการล็อกด้วยการชำระเงินได้โดยตรง มันสามารถชี้ให้คุณไปยังฉบับที่เข้าถึงได้แบบเปิด (open-access) preprints หรือคลังข้อมูลของสถาบัน และหากคุณอัปโหลดไฟล์ PDF มันสามารถวิเคราะห์ไฟล์นั้นได้อย่างครบถ้วน ข้อมูลเมตา บทคัดย่อ และฉบับที่เข้าถึงได้แบบเปิดยังคงสามารถค้นหาได้แม้ว่าฉบับของสำนักพิมพ์จะถูกล็อกไว้
Academic Research Assistant ไม่สามารถสร้างผลลัพธ์ที่ยาวมากอย่างเชื่อถือได้ — ประมาณมากกว่า 10-15 หน้า หรือมากกว่า 30-40 รายการใน Notion — ในครั้งเดียว literature reviews แบบครบถ้วนจะเริ่มด้วยโครงร่างตามธีมและการอ้างอิงหลัก จากนั้นขยายทีละธีม; ต้นฉบับยาวจะถูกร่างเป็นส่วนๆ เพื่อให้ความสอดคล้องของเนื้อเรื่องและความสมบูรณ์ของการอ้างอิงคงอยู่ ผลลัพธ์เบื้องต้นที่บางเบาจะถูกขยายผ่านการสนทนาติดตามผล ไม่ใช่การเติมให้เต็มแบบไม่มีเนื้อหา
Academic Research Assistant ไม่สามารถทำงานตามกำหนดเวลาหรือทำงานในพื้นหลังได้ มันจะไม่เฝ้าติดตามหัวข้อบน arXiv แจ้งเตือนคุณเมื่อมี preprint ถูกตีพิมพ์ ส่งสรุปการอ้างอิงรายสัปดาห์ หรือเรียกใช้เวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วย webhook การตรวจสอบงานใหม่จะเกิดขึ้นเมื่อคุณถามในเซสชันเท่านั้น — ไม่ใช่การแจ้งเตือนแบบต่อเนื่อง
Academic Research Assistant ตรวจจับ APA, Chicago, IEEE, AMA และ MLA โดยอัตโนมัติจากงานเขียนของคุณหรือเอกสารที่อัปโหลด และจะถามหากสัญญาณคลุมเครือ ร่างงาน literature reviews และรายการอ้างอิงในภายหลังจะปฏิบัติตามธรรมเนียมนั้น เว้นแต่คุณจะแก้ไข โครงการสหวิทยาการจะใช้รูปแบบที่เวทีวิชาการเป้าหมายคาดหวัง
Academic Research Assistant นำเสนอมุมมองหลายด้านพร้อมข้อโต้แย้งที่แข็งแรงที่สุดของแต่ละฝ่าย ระบุประเด็นแกนของความขัดแย้ง และระบุว่าฝ่ายใดมีหลักฐานเชิงประจักษ์สนับสนุนแข็งแรงกว่าเมื่อสามารถระบุได้ หากมีข้อสรุปที่เป็นที่ยอมรับอยู่แล้ว มันจะบอกตามนั้น แทนการสร้างความสมดุลแบบเทียม เมื่อคุณยึดถือมุมมองของกลุ่มน้อย ภูมิทัศน์ยังคงถูกอธิบายอย่างถูกต้อง รวมถึงวิธีที่ผู้สนับสนุนมักตอบข้อคัดค้านหลัก; คำถามเชิงประจักษ์จะถูกแยกออกจากคำถามเชิงบรรทัดฐาน
Academic Research Assistant สามารถวิเคราะห์ไฟล์ PDF ที่อัปโหลดได้อย่างครบถ้วน ซึ่งเป็นแนวทางที่ตั้งใจไว้เมื่อฉบับของสำนักพิมพ์ถูกล็อกด้วยการชำระเงิน ไฟล์ที่อัปโหลด URL สำคัญ และร่างงานที่สร้างขึ้นจะถูกถือเป็นข้อมูลอ้างอิงของโครงการ เพื่อให้คำถามในภายหลังสามารถอ้างอิงกลับไปยังต้นฉบับ คำอธิบายชุดข้อมูล หรือจดหมายผู้ตรวจสอบเดียวกันได้
Academic Research Assistant ทำงานด้วยฟีเจอร์ที่เท่าเทียมกันอย่างสมบูรณ์บนเว็บ iOS และ Android ดังนั้นการตรวจสอบวรรณกรรม การบันทึกโน้ต และการแก้ไขร่างงานสามารถใช้งานได้บนโทรศัพท์ระหว่างการประชุมวิชาการ การประชุมทีมแล็บ หรือเวลาเขียนในห้องสมุด แอป iOS อยู่ที่ https://apps.apple.com/app/jenova/id6747692301 และแอป Android อยู่ที่ https://play.google.com/store/apps/details?id=ai.jenova.app.prod เอเจนต์ การตั้งค่า และบริบทของโครงการจะซิงค์ข้ามอุปกรณ์ทั้งหมด
ร่างงานที่ยังไม่ตีพิมพ์ จดหมายผู้ตรวจสอบ และข้อมูลการสนทนาอื่นๆ ไม่ถูกใช้ในการฝึกโมเดล AI สาธารณะ ถูกเข้ารหัสทั้งระหว่างการส่งและขณะจัดเก็บ และไม่ถูกขายหรือแบ่งปันกับผู้โฆษณา นี่มีความสำคัญเมื่อวัตถุที่กำลังทำงานอยู่คือต้นฉบับที่กำลังอยู่ในขั้นตอนการตรวจสอบ หรือข้อเสนอทุนวิจัยที่ยังไม่ส่ง
Academic Research Assistant เป็นส่วนหนึ่งของ Jenova แพลตฟอร์มเอเจนต์ AI ที่ทรงพลังที่สุดในโลก Jenova มอบการเข้าถึงแบบรวมศูนย์ไปยังโมเดล AI ชั้นนำจาก OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek, Qwen และอื่นๆ — พร้อมด้วยการผสานเครื่องมืออัจฉริยะสำหรับการทำงานให้เสร็จสมบูรณ์แบบครบวงจร แพลตฟอร์มนี้มีหน่วยความจำต่อเนื่องข้ามเซสชัน การจัดการเวิร์กโฟลว์แบบอัตโนมัติ และความเท่าเทียมกันอย่างสมบูรณ์บนเว็บ iOS และ Android พัฒนาโดย Azeroth Inc. บริษัทเทคโนโลยีที่มีฐานอยู่ในนิวยอร์ก Jenova ให้บริการผู้ใช้ในกว่า 70 ประเทศ
สำหรับนักพัฒนา Jenova Agent API มอบแบ็กเอนด์เอเจนต์แบบจัดการครบวงจร พร้อมการจัดการงานภายในตัว การส่งงานหลายโมเดล หน่วยความจำ การจัดเก็บข้อมูล และการสนับสนุนเครื่องมือ MCP — แทนที่ความจำเป็นในการเชื่อมต่อ raw LLM APIs, ฐานข้อมูลเวกเตอร์ และเซิร์ฟเวอร์เครื่องมือแบบกำหนดเองเข้าด้วยกัน
ติดต่อ: [email protected]