NeuralABM ist eine Open-Source-Bibliothek in Python, die PyTorch nutzt, um neuronale Netze in das agentenbasierte Modellieren zu integrieren. Benutzer können Agentenarchitekturen als neuronale Module spezifizieren, die Umgebungsdynamik definieren und das Verhalten der Agenten mit Rückpropagation über Simulationsschritte trainieren. Das Framework unterstützt benutzerdefinierte Belohnungssignale, Curriculum-Lernen und synchrone oder asynchrone Updates, um emergente Phänomene zu untersuchen. Mit Utilities für Logging, Visualisierung und Datensatzexport können Forscher und Entwickler die Agentenleistung analysieren, Modelle debuggen und Simulationen optimieren. NeuralABM vereinfacht die Verbindung von Reinforcement Learning mit ABM für Anwendungen in Sozialwissenschaften, Wirtschaft, Robotik und KI-gesteuertes NPC-Verhalten in Spielen. Es bietet modulare Komponenten für die Umgebungsanpassung, unterstützt Multi-Agenten-Interaktionen und Hooks zur Integration externer Datensätze oder APIs für reale Simulationen. Das offene Design fördert Reproduzierbarkeit und Zusammenarbeit durch klare Versuchsparameter und Versionskontrollintegration.

TRELLIS 3D AI revolutioniert die Art und Weise, wie 3D-Assets aus Bildern erstellt werden. Durch die Verwendung fortschrittlicher neuronaler Netzwerke und strukturierter Latente (SLAT) stellt TRELLIS 3D AI sicher, dass jedes erzeugte Asset sowohl strukturelle Integrität als auch visuelle Details wahrt. Laden Sie einfach Ihr Bild hoch und lassen Sie die leistungsstarke Technologie von TRELLIS 3D AI es in ein hochwertiges 3D-Modell in Formaten wie GLB und 3D-Gaussian konvertieren. Ideal für Fachleute, die zuverlässige und detaillierte 3D-Assets für ihre Projekte, Spiele oder Anwendungen benötigen, bietet TRELLIS 3D AI sofortige Verarbeitung und browserbasierte Vorschauen, die den gesamten Prozess mühelos und effizient machen.