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AI 조정

  • Entorno Python de código abierto para entrenar agentes IA cooperativos para vigilar y detectar intrusos en escenarios basados en una cuadrícula.
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    ¿Qué es Multi-Agent Surveillance?
    Multi-Agent Surveillance ofrece un marco de simulación flexible donde múltiples agentes IA actúan como depredadores o evasores en un mundo de cuadrícula discreto. Los usuarios pueden configurar parámetros del entorno como dimensiones de la cuadrícula, número de agentes, radios de detección y estructuras de recompensa. El repositorio incluye clases en Python para comportamiento de agentes, scripts de generación de escenarios, visualización incorporada mediante matplotlib y una integración fluida con bibliotecas populares de aprendizaje por refuerzo. Esto facilita la creación de referencias para la coordinación multi-agente, desarrollo de estrategias de vigilancia personalizadas y realización de experimentos reproducibles.
  • Plataforma impulsada por IA para investigaciones cualitativas más rápidas y profundas.
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    ¿Qué es Voice-to-voice AI user interviews?
    Outset es una plataforma pionera de investigación moderada por IA diseñada para optimizar el proceso de entrevistas cualitativas. Al aprovechar la inteligencia artificial de vanguardia, la plataforma permite a los usuarios realizar investigaciones cualitativas profundas a la velocidad y escala de las encuestas tradicionales. Sus características incluyen entrevistas de voz a voz, codificación automatizada y más, lo que la hace invaluable para empresas que buscan tomar decisiones basadas en datos de manera rápida y eficiente.
  • Marco de código abierto con módulos de sistemas multiagente y algoritmos de coordinación AI distribuidos para consenso, negociación y colaboración.
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    ¿Qué es AI-Agents-Multi-Agent-Systems-and-Distributed-AI-Coordination?
    Este repositorio agrupa una colección completa de componentes de sistemas multiagente y técnicas de coordinación AI distribuida. Proporciona implementaciones de algoritmos de consenso, protocolos de negociación Contract-Net, asignación de tareas basada en subastas, estrategias de formación de coaliciones y marcos de comunicación entre agentes. Los usuarios pueden aprovechar entornos de simulación integrados para modelar y probar comportamientos de agentes bajo diferentes topologías de red, escenarios de latencia y modos de falla. El diseño modular permite a desarrolladores e investigadores integrar, ampliar o personalizar módulos de coordinación para aplicaciones en enjambres de robots, colaboración entre dispositivos IoT, redes eléctricas inteligentes y sistemas de toma de decisiones distribuidos.
  • Anonymia: Comparte tus pensamientos y secretos libremente y de forma anónima.
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    ¿Qué es Anonymia?
    Anonymia es una plataforma dedicada a proporcionar un espacio seguro para que las personas compartan sus pensamientos y secretos sin miedo al juicio. Utilizando una moderación avanzada de IA, Anonymia garantiza que todas las confesiones sean revisadas por discursos de odio, contenido explícito, información personal, acoso y spam. Esto garantiza un entorno respetuoso y seguro para todos los usuarios.
  • Una biblioteca de Node.js que ejecuta múltiples agentes ChatGPT simultáneamente, utilizando estrategias de consenso para producir respuestas de IA confiables.
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    ¿Qué es OpenAI Swarm Node?
    OpenAI Swarm Node orquesta llamadas simultáneas a múltiples agentes ChatGPT, recopila las salidas individuales, aplica la estrategia de agregación elegida—como votación mayoritaria o ponderación personalizada—y devuelve una respuesta unificada de consenso. Su arquitectura extensible soporta control granular sobre los parámetros del modelo, manejo de errores, lógica de reintentos y ejecución asíncrona, permitiendo a los desarrolladores integrar inteligencia de enjambre en cualquier aplicación Node.js para mayor precisión y coherencia en la toma de decisiones basada en IA.
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