การปรับเทียบโมเดลทางวิทยาศาสตร์ (Bayesian model calibration) มักประสบปัญหาเรื่องความยากในการกำหนดค่าพารามิเตอร์เริ่มต้น (Prior) ที่มีข้อมูลสนับสนุน ซึ่งมักจบลงด้วยการใช้ค่าแบบสุ่มหยาบ ๆ (Uniform Priors) เนื่องจากขั้นตอนการสืบค้นงานวิจัยเพื่อหาค่าที่เหมาะสมนั้นใช้เวลานานและต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญ
Distribird ถูกพัฒนาขึ้นมาเพื่อปิดช่องว่างนี้ โดยเป็นระบบที่รันโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบ Local (เช่น Qwen, Gemma, Mistral) เพื่อค้นหางานวิจัย สกัดค่าพารามิเตอร์ และจัดลำดับความสำคัญตามความเกี่ยวข้องของเนื้อหา ก่อนจะนำมาสรุปเป็นค่าทางสถิติที่พร้อมใช้งาน ระบบนี้มีจุดเด่นที่ความโปร่งใส โดยสามารถระบุที่มาของข้อมูลทุกชุดไปยังเอกสารต้นฉบับได้ และไม่ส่งข้อมูลความลับออกไปยังเซิร์ฟเวอร์ภายนอก
