Learning-to-Communicate-PyTorch
0 ReseñasLearning-to-Communicate-PyTorch es una implementación de código abierto en PyTorch que entrena agentes emisores y receptores para desarrollar protocolos de comunicación. Soporta juegos referenciales y tareas de navegación, proporcionando código modular para la integración de entornos personalizados y investigaciones reproducibles en comunicación emergente entre múltiples agentes.
Plataformas y frameworks de IA
Investigación
Bibliotecas de herramientas
#comunicación multiagente
#aprendizaje por refuerzo
#comunicación emergente
#marco PyTorch
#navegación de agentes
#codificación de mensajes
#protocolos de comunicación
#arquitecturas de redes neuronales
#Colaboración en Investigación
#scripts de entrenamiento
#herramientas de visualización
#creación de tareas personalizadas
#comunicación discreta
#mensajería continua
#análisis de eficiencia de protocolos
#investigación de código abierto
#juegos referenciales
#redes modulares
#colaboración de agentes
...
Promover esta Herramienta
Actualizar esta Herramienta
Learning-to-Communicate-PyTorch
Learning-to-Communicate-PyTorch es una implementación de código abierto en PyTorch que entrena agentes emisores y receptores para desarrollar protocolos de comunicación. Soporta juegos referenciales y tareas de navegación, proporcionando código modular para la integración de entornos personalizados y investigaciones reproducibles en comunicación emergente entre múltiples agentes.
Plataformas y frameworks de IA
Investigación
Bibliotecas de herramientas
#comunicación multiagente
#aprendizaje por refuerzo
#comunicación emergente
#marco PyTorch
#navegación de agentes
#codificación de mensajes
#protocolos de comunicación
#arquitecturas de redes neuronales
#Colaboración en Investigación
#scripts de entrenamiento
#herramientas de visualización
#creación de tareas personalizadas
#comunicación discreta
#mensajería continua
#análisis de eficiencia de protocolos
#investigación de código abierto
#juegos referenciales
#redes modulares
#colaboración de agentes
...
Destacados
¿Qué es Learning-to-Communicate-PyTorch?
Este repositorio implementa comunicación emergente en aprendizaje por refuerzo multiagente usando PyTorch. Los usuarios pueden configurar redes neuronales para emisores y receptores para jugar a juegos referenciales o navegación cooperativa, fomentando que los agentes desarrollen un canal de comunicación discreto o continuo. Incluye scripts para entrenamiento, evaluación y visualización de protocolos aprendidos, además de utilidades para crear entornos, codificar y decodificar mensajes. Los investigadores pueden extenderlo con tareas personalizadas, modificar arquitecturas de red y analizar la eficiencia del protocolo, promoviendo experimentos rápidos en comunicación emergente de agentes.
¿Quién usará Learning-to-Communicate-PyTorch?
- Investigadores en aprendizaje por refuerzo multiagente
- Desarrolladores de IA estudiando comunicación emergente
- Estudiantes de posgrado en IA y ML
- Laboratorios académicos explorando la coordinación de agentes
¿Cómo usar Learning-to-Communicate-PyTorch?
- Paso 1: Clonar el repositorio: git clone https://github.com/minqi/learning-to-communicate-pytorch.git
- Paso 2: Instalar dependencias: pip install -r requirements.txt
- Paso 3: Configurar la tarea y la red en archivos de configuración
- Paso 4: Ejecutar entrenamiento: python train.py --config configs/referential_game.yaml
- Paso 5: Evaluar protocolos: python evaluate.py --checkpoint ruta/al/modelo
- Paso 6: Visualizar resultados y mensajes usando los scripts de graficación proporcionados
Plataforma
- mac
- linux
Características y Beneficios Clave de Learning-to-Communicate-PyTorch
Las características principales
- Implementación del juego de comunicación referencial
- Soporte para tareas de navegación cooperativa
- Arquitecturas modulares de redes en PyTorch
- Canales de mensajes discretos y continuos
- Scripts para entrenamiento, evaluación y visualización
Los beneficios
- Investigación reproducible en comunicación emergente
- Fácil personalización para nuevas tareas
- Claramente separados los módulos de emisores y receptores
- Contribuciones de la comunidad de código abierto
- Ligero y con dependencias mínimas
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Learning-to-Communicate-PyTorch
- Benchmarking de protocolos emergentes en juegos referenciales
- Estudio de canales de comunicación discretos vs continuos
- Desarrollo de tareas de coordinación personalizadas de agentes
- Usos educativos en cursos avanzados de IA
FAQs sobre Learning-to-Communicate-PyTorch
Información de la Compañía Learning-to-Communicate-PyTorch
Reseñas de Learning-to-Communicate-PyTorch
5/5
¿Principales Competidores y Alternativas de Learning-to-Communicate-PyTorch?
- OpenAI emergent communication codebases
- PyMARL
- MAVA
- MADDPG
También te puede gustar：
El agente de diseño AI automatiza el flujo de trabajo creando imágenes, videos y modelos 3D hasta 10 veces más rápido.
Chatbot impulsado por IA para los mejores creadores de OnlyFans.
Plantilla SaaS para el lanzamiento y desarrollo rápido de productos.
Aixbt es un agente de IA tokenizado que optimiza los ingresos a través de aplicaciones.
theGist AI Workspace unifica aplicaciones de trabajo con IA para mejorar la productividad.
Genera visuales y copias de marca utilizando IA para impulsar las ventas en comercio electrónico.
GPTConsole es un agente de IA diseñado para conversaciones fluidas y automatización de tareas.
GenSphere es un agente de IA que automatiza el análisis de datos y proporciona información para la toma de decisiones informadas.
Nullify automatiza todo el programa de AppSec para los equipos de seguridad utilizando soluciones impulsadas por IA.
Flowith es un espacio de trabajo agéntico basado en lienzo que ofrece gratis 🍌Nano Banana Pro y otros modelos efectivos.
Langbase es un agente de IA que genera y analiza contenido en lenguaje natural de manera eficiente.
AiTerm: Asistente de Terminal AI que convierte el lenguaje natural en comandos.
Genera hechos intrigantes sin esfuerzo con nuestra herramienta impulsada por IA.
Automatiza tus solicitudes de empleo y encuentra el trabajo perfecto con tecnología de IA.
Intellika AI permite la automatización fluida del análisis de datos y la generación de informes para empresas.
ScholarRoll ayuda a los estudiantes a encontrar y solicitar becas fácilmente.
OneReach AI simplifica las interacciones automatizando el compromiso del cliente a través de mensajes inteligentes.
Phoenix AI Assistant ayuda a agilizar tareas utilizando automatización inteligente y soporte personalizado.
Refly.AI permite a creadores no técnicos automatizar flujos de trabajo usando lenguaje natural y un lienzo visual.
Macaron es un agente de IA personal que te ayuda a vivir mejor creando miniaplicaciones y recordando lo que importa.
Agente de IA que encuentra artículos de investigación relevantes, resume hallazgos, compara estudios y exporta citas.
Connected Papers es una herramienta visual para explorar artículos académicos similares.
Un plugin de ChatGPT que ingiere páginas web y PDFs para preguntas y respuestas interactivas y búsqueda de documentos mediante IA.
GetWebsite.Report ofrece auditorías y análisis integrales de páginas web para mejorar el rendimiento y SEO.
Refocus ofrece cursos en línea integrales para ayudar a los aprendices a adquirir habilidades de TI y asegurar empleos.
Conéctate fácilmente para intercambiar backlinks y mejora tu SEO con RankChase.
PathAI mejora la patología con análisis de imágenes y diagnósticos impulsados por IA.
Chatea y crea junto a tu compañero IA. De imagen a video y generación de imágenes IA.
El Asistente de Investigación de Moody's ofrece análisis perspicaces y capacidades de investigación para profesionales de las finanzas.
Un agente de IA que automatiza revisiones de literatura, resume artículos y organiza ideas de investigación para flujos de trabajo académicos.
Servicios profesionales de redacción académica para todos los niveles.
UserCue automatiza la investigación de mercado utilizando entrevistas impulsadas por IA, proporcionando información en pocas horas.
Refly.AI permite a creadores no técnicos automatizar flujos de trabajo usando lenguaje natural y un lienzo visual.
Mirtilla es un agente de IA diseñado para el análisis de datos personalizado y la obtención de insights.
GPT Researcher es un agente de IA que acelera las revisiones de literatura y la síntesis de investigaciones.
ADHDTest de Moodmap ayuda a medir y gestionar los síntomas del TDAH de manera efectiva.
Convierte el texto en emoción — Clona, diseña y crea voces de IA expresivas en segundos.
AI Library es una plataforma para desarrolladores para construir y desplegar agentes de IA personalizables usando cadenas modulares y herramientas.
Un marco basado en Python que implementa algoritmos de comportamiento en manada para simulación multiagente, permitiendo que los agentes de IA cooperen y Naveguen dinámicamente.
Un marco de código abierto que habilita agentes autónomos con generación aumentada por recuperación, soporte para bases de datos vectoriales, integración de herramientas y flujos de trabajo personalizables.
Una plantilla de agente de IA que muestra planificación automatizada de tareas, gestión de memoria y ejecución de herramientas mediante la API de OpenAI.
Pipe Pilot es un marco de Python que orquesta pipelines de agentes impulsados por LLM, permitiendo flujos de trabajo de IA complejos y de múltiples pasos con facilidad.
Repositorio de código abierto que proporciona recetas de código prácticas para construir agentes de IA aprovechando las capacidades de razonamiento y uso de herramientas de Google Gemini.
RModel es un marco de agentes de IA de código abierto que orquesta LLM, integración de herramientas y memoria para aplicaciones conversacionales y basadas en tareas avanzadas.
Un marco de código abierto que implementa el aprendizaje por refuerzo cooperativo multi-agente para la coordinación de conducción autónoma en simulación.
Biblioteca de Python con interfaz de chat interactiva basada en Flet para construir agentes LLM, con soporte para ejecución de herramientas y memoria.
Agentic Workflow es un marco de trabajo en Python para diseñar, orquestar y gestionar flujos de trabajo de IA multi-agente para tareas automatizadas complejas.
Estudio web todo‑en‑uno que convierte texto e imágenes en arte estilo anime, personajes, voces y cortometrajes.
Una demostración en GitHub que presenta SmolAgents, un marco liviano en Python para orquestar flujos de trabajo multi-agente impulsados por LLM con integración de herramientas.
Un marco de trabajo en Python para definir y ejecutar fácilmente flujos de trabajo de agentes de IA de manera declarativa usando especificaciones similares a YAML.
OpenSpiel proporciona una biblioteca de entornos y algoritmos para investigación en aprendizaje por refuerzo y planificación en teoría de juegos.
Un framework Pythonic que implementa el Protocolo de Contexto del Modelo para construir y ejecutar servidores de agentes AI con herramientas personalizadas.
pyafai es un marco modular en Python para construir, entrenar y ejecutar agentes de IA autónomos con soporte de memoria y herramientas mediante complementos.
LangGraph permite a los desarrolladores Python construir y orquestar flujos de trabajo de agentes AI personalizados utilizando canalizaciones modulares basadas en gráficos.
Un envoltorio Python que permite llamadas sin obstáculos a la API de Anthropic Claude a través de interfaces SDK Python de OpenAI existentes.
Agent Adapters proporciona middleware modular para integrar agentes basados en LLM con diversos frameworks y herramientas externas de manera transparente.
Java-Action-Storage es un módulo de LightJason que registra, almacena y recupera acciones de agentes para aplicaciones multi-agente distribuidas.
LinkAgent orquesta múltiples modelos de lenguaje, sistemas de recuperación y herramientas externas para automatizar flujos de trabajo complejos impulsados por IA.
Qoder es un asistente de codificación impulsado por IA que automatiza la planificación, la codificación y las pruebas para proyectos de software.