蘋果研究團隊探討了AI智能體交互中用戶對自動化與控制權的平衡需求，指出當前行業過於關注操作能力而忽視用戶體驗。研究採用“綠野仙蹤法”模擬AI交互，以獲取真實用戶反饋，強調設計需兼顧信任與心理邊界。
AI通過分析照片預測職場表現。研究團隊利用算法分析9.6萬名MBA畢業生的LinkedIn頭像，提取“大五人格”特徵，發現AI性格分析能預測薪資和晉升路徑。
Anthropic研究員利用16個Claude智能體組建團隊，在兩週內通過近2000次代碼會話，基本無需人工干預就成功用Rust語言從零開發出C編譯器。這一AI自主編程實驗展示了強大的代碼生成能力，但因資源消耗巨大引發科技圈熱議。
Anthropic研究員Nicholas Carlini通過16個Claude Opus 4.6智能體團隊協作，在兩週內自主編寫約10萬行Rust代碼，成功開發出功能完備的C語言編譯器。該項目採用智能體團隊功能，幾乎無需人類監督，僅通過約2000次代碼交互完成，展示了AI在複雜編程任務中的自主協作能力。
AI World Generator可秒級生成交互式3D世界，用於遊戲、研究和機器人領域。
多功能AI研究助手，涵蓋數學求解、文本改寫，適用於學習、教學與研究。
AI驅動的用戶研究與訪談平臺，30分鐘獲類人洞察，無招募與延遲
5分鐘完成AI市場研究報告，僅需3美元，助SaaS創業者快速驗證想法。
Anthropic
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輸入tokens/百萬
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Alibaba
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Deepseek
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Tencent
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allenai
Olmo-3-7B-Think-DPO是Allen Institute for AI開發的7B參數語言模型，具有長鏈式思考能力，在數學和編碼等推理任務中表現出色。該模型經過監督微調、直接偏好優化和基於可驗證獎勵的強化學習等多階段訓練，專為研究和教育用途設計。
Mungert
PokeeResearch-7B是由Pokee AI開發的70億參數深度研究代理模型，結合了AI反饋強化學習（RLAIF）和強大的推理框架，能夠在工具增強的大語言模型中實現可靠、對齊和可擴展的研究級推理，適用於複雜的多步驟研究工作流程。
nineninesix
KaniTTS是一款專為即時對話式人工智能應用優化的高速、高保真阿拉伯語文本轉語音模型。它採用兩階段流水線架構，結合大語言模型與高效音頻編解碼器，實現卓越的速度和音頻質量，能夠滿足對話式AI、無障礙輔助、研究等多領域的語音合成需求。
PokeeAI
PokeeResearch-7B是由Pokee AI開發的70億參數深度研究智能體，結合基於AI反饋的強化學習(RLAIF)與推理框架，能夠執行復雜的多步驟研究工作流程，包括自我修正、驗證和綜合分析。
manuelcaccone
Gemma-3 ActuaryEnough2是一款專為精算領域打造的AI模型，基於超過11,000個精算問答對進行微調訓練，能夠將簡單的保險問題轉化為嚴謹的精算專業語言。該模型為ActuaryEnough提供支持，以開源形式發佈供教育和研究使用。
RedHatAI
Llama 4系列原生多模態AI模型，支持文本和圖像理解，採用混合專家架構，適用於商業和研究場景。
Llama-4-Scout是Meta推出的Llama 4系列模型之一，採用混合專家（MoE）架構，是原生多模態AI模型，支持文本和圖像輸入，在多語言文本理解和視覺任務方面表現出色。該模型具有17B參數，16個專家，專為商業和研究用途設計。
ginipick
Gemma3-R1984-4B是基於谷歌Gemma-3-4B模型構建的強大智能體AI平臺，支持多模態文件處理和深度研究能力。
CohereLabs
Cohere Labs Command A 是一個開放權重的1110億參數模型研究版本，專為需要快速、安全且高質量AI的嚴苛企業需求優化。
OLMo 2 32B是艾倫人工智能研究院(AI2)推出的開放語言模型系列中規模最大的32B參數模型，基於Apache 2.0許可開源，支持英語語言處理。
xdatasi
這是一款基於LLaMA、GPT和DeepSeek混合架構的醫療AI輔助模型，專門用於醫療診斷推理和治療建議輔助。在8000萬份醫療記錄上訓練，具備深厚的醫學知識，但目前僅用於研究和測試目的。
blazerye
DrugAssist是一個專門用於分子優化的大語言模型，專注於藥物發現和分子生成等科學領域的研究，為AI在科學領域的應用提供有力支持。
1aurent
這是一個基於Vision Transformer架構的病理圖像分析模型，專門針對醫學病理圖像進行分類和特徵提取。模型在多個病理圖像數據集上表現出色，為病理診斷和研究提供了有效的AI解決方案。
Snowflake
雪花北極是由雪花AI研究團隊開發的密集混合專家（MoE）架構大語言模型，具有4800億參數，專為高效文本和代碼生成設計。
Arctic是由雪花AI研究團隊開發的密集混合專家（MoE）架構大語言模型，具有4800億參數，以Apache-2.0許可證開源。
eci-io
ClimateGPT是專為整合氣候變化跨學科研究而設計的70億參數AI模型，基於Llama-2框架開發，專注於氣候科學領域。
FFusion
FFUSION AI是一款基於Stable Diffusion 2.1技術開發的潛在擴散模型，專注於文本到圖像生成。該模型通過先進的擴散技術將文本提示轉化為生動的藝術作品，支持多種創意和研究應用場景。
sharpbai
LLaMA-13B是Meta AI開發的基礎語言模型，擁有130億參數，基於Transformer架構，適用於大語言模型研究。
linhvu
LLaMA-7B是Meta AI開發的高效基礎語言模型，基於Transformer架構，參數量為70億，適用於自然語言處理研究。
togethercomputer
由Together聯合多個AI研究機構開發的69億參數對話專用語言模型，基於RedPajama-Data-1T數據集訓練，通過OASST1和Dolly2數據微調增強對話能力
Haiku RAG是一個基於LanceDB、Pydantic AI和Docling構建的智能檢索增強生成系統，支持混合搜索、重排序、問答代理、多代理研究流程，並提供本地優先的文檔處理和MCP服務器集成。
基於MCP協議的AI驅動瀏覽器自動化服務器，支持自然語言控制網頁操作和深度網絡研究。
ArXiv MCP Server是一個連接AI助手與arXiv研究庫的橋樑，通過MCP協議實現論文搜索和內容訪問功能。
302AI BrowserUse MCP Server是一個基於AI的瀏覽器自動化服務器，通過Model Context Protocol (MCP)實現自然語言控制瀏覽器和網絡研究。
Perplexity MCP Server是一個智能研究助手，利用Perplexity的AI模型自動分析查詢複雜度並選擇最佳模型處理請求，支持搜索、推理和深度研究三種工具。
Awesome MCP Servers 是一個全面的Model Context Protocol (MCP)服務器集合，涵蓋了7158個MCP服務器，分為33個類別，包括AI集成、藝術媒體、瀏覽器自動化、雲服務、數據庫、開發者工具、文件系統、金融、遊戲、硬件、醫療、基礎設施、知識管理、位置地圖、市場營銷、監控、多媒體處理、操作系統、項目管理、科學研究、安全、社交媒體、旅行交通、實用工具和版本控制等。
Perplexity MCP Server是一個智能研究助手，利用Perplexity的AI模型提供自動查詢複雜度檢測和最優模型路由功能，支持搜索、推理和深度研究三種工具。
GPT Researcher MCP Server是一個基於MCP協議的AI研究服務器，能夠通過深度網絡搜索和驗證，為LLM應用提供高質量、優化的研究結果。
Dialog是一個AI驅動的Reddit智能研究平臺，通過語義搜索和批量處理功能，幫助用戶進行市場研究、競爭分析和客戶發現，無需Reddit API憑證即可訪問2萬多個活躍社區。
Claude深度研究是一個基於MCP協議的研究服務器，為Claude等AI助手提供綜合研究能力，整合了網頁和學術搜索功能，支持多源信息獲取、內容提取和結構化分析。
一個基於Gemini Flash 2 AI模型的數據分析與研究MCP服務器，提供數據解析、智能分析、報告生成和郵件自動發送功能。
基於Anthropic研究的MCP服務器，為Claude AI提供'think'工具能力，增強複雜推理任務處理。
Google Scholar MCP Server是一個通過模型上下文協議(MCP)為AI助手提供訪問Google Scholar學術論文的接口服務。它支持關鍵詞搜索、高級檢索和作者信息查詢功能，幫助AI模型獲取學術論文元數據。
一個基於Node.js和Gemini API的AI研究助手工具，通過Firecrawl進行網頁數據抓取，利用Gemini大模型進行深度語言理解和報告生成，支持迭代式深度研究，並可與MCP協議集成。
NeoCoder是一個基於Neo4j知識圖譜的AI編程輔助系統，通過MCP服務器實現AI助手與知識圖譜的交互，提供標準化編碼工作流程、動態指令手冊和項目記憶功能。系統支持多種操作模式（incarnations），包括基礎編程、科學研究、決策分析、複雜系統建模、知識圖譜管理和代碼分析等，通過Neo4j存儲工作流模板和執行記錄，確保編碼過程的可追溯性和標準化。
ClinicalTrials.gov MCP服務器是一個基於Model Context Protocol的接口服務，提供對ClinicalTrials.gov官方數據庫的訪問能力，支持AI代理和LLM程序化搜索、檢索和分析臨床研究數據。
該項目展示了針對AI工作流程的MCP投毒攻擊，包含多種攻擊場景的驗證，如代碼生成汙染、財務數據洩露等，用於教育研究目的。
非官方的基因本體MCP服務器，提供基因本體(GO)數據的全面訪問，支持AI系統進行基於本體的分析、基因註釋研究和功能富集研究。
波蘭法律文檔MCP服務器，提供全面的法律條文訪問、搜索和分析功能，支持從波蘭議會API獲取法律文件並進行AI驅動的法律研究。
HydraMCP是一個輕量級、可擴展的網絡安全工具包，通過模型上下文協議（MCP）將AI助手與安全工具連接，支持AI輔助的安全研究、掃描和分析。
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