Captum es una biblioteca extensible que proporciona implementaciones de propósito general para la interpretabilidad de modelos en PyTorch. Su objetivo es desmitificar modelos complejos de aprendizaje automático ofreciendo varios algoritmos para analizar y comprender las predicciones de los modelos. Captum incluye una variedad de métodos, como la ablación de características, los gradientes integrados y otros, que ayudan a investigadores y desarrolladores a comprender y mejorar sus modelos.

Teammately es el agente de IA autónomo diseñado para que los ingenieros de IA construyan, evalúen y refinen productos, modelos y agentes de IA. Te permite definir tus objetivos y luego itera de forma autónoma utilizando LLM, prompts, RAG y ML para lograr resultados que superan la iteración manual a nivel humano. Teammately se centra en un enfoque científico para el desarrollo de la IA, garantizando la calidad y la fiabilidad a través de pruebas y evaluaciones impulsadas por la IA.

Algomax es una plataforma innovadora que se centra en la optimización de la evaluación de la salida de modelos LLM y RAG. Simplifica el desarrollo complejo de prompts y ofrece información sobre métricas cualitativas. La plataforma está diseñada para mejorar la productividad al proporcionar un flujo de trabajo fluido y eficiente para evaluar y mejorar las salidas del modelo. Este enfoque integral garantiza que los usuarios puedan iterar de forma rápida y efectiva en sus modelos y prompts, lo que resulta en salidas de mayor calidad en menos tiempo.

El tutorial Autogen de Debate de Agentes IA ofrece un marco paso a paso para orquestar múltiples agentes IA involucrados en debates estructurados. Utiliza el módulo AutoGen de LangChain para coordinar mensajes, ejecución de herramientas y resolución de debates. Los usuarios pueden personalizar plantillas, configurar parámetros de debate y consultar registros y resúmenes detallados de cada ronda. Ideal para investigadores evaluando opiniones de modelos o docentes demostrando colaboración IA. Este tutorial proporciona componentes de código reutilizables para orquestación integral de debates en Python.