EvoPat是一种基于多大型语言模型的专利摘要与分析工具，旨在减轻科研人员的负担，特别是新手。它通过检索增强生成和先进搜索策略，帮助用户分析专利，展示创新贡献和科学原理。研究表明，EvoPat在专利摘要和技术评估方面优于GPT-4，推动了人工智能在专利领域的应用。

本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在创意生成中的应用，提出了ResearchAgent和SciMuse等工具，以提高科研创意的流畅性和新颖性。研究表明，LLMs在生成研究想法方面优于人类专家，并有效解决创意生成中的瓶颈。这些工具展示了LLMs在科研领域的潜力与局限性。