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Herramientas entornos de simulación de alto rendimiento

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entornos de simulación

  • SeeAct

    SeeAct es un marco de código abierto que utiliza planificación basada en LLM y percepción visual para habilitar agentes IA interactivos.
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    ¿Qué es SeeAct?
    SeeAct está diseñado para capacitar a agentes visión-lenguaje con una pipeline de dos etapas: un módulo de planificación impulsado por grandes modelos de lenguaje genera subobjetivos basados en escenas observadas, y un módulo de ejecución traduce estos subobjetivos en acciones específicas del entorno. Una columna vertebral de percepción extrae características de objetos y escenas de imágenes o simulaciones. La arquitectura modular permite reemplazar fácilmente planificadores o redes de percepción y soporta evaluación en AI2-THOR, Habitat y entornos personalizados. SeeAct acelera la investigación en IA embebida interactiva ofreciendo descomposición de tareas de extremo a extremo, acoplamiento y ejecución.
    Características principales de SeeAct
    • Planificación de subobjetivos basada en LLM
    • Percepción visual y extracción de características
    • Pipeline de ejecución modular
    • Tareas de referencia en entornos simulados
    • Componentes configurables
    Pros y Contras de SeeAct

    Desventajas

    La vinculación de acciones sigue siendo un desafío importante con una brecha de rendimiento notable en comparación con la vinculación de oráculo.
    Los métodos actuales de vinculación (atributos de elementos, elecciones textuales, anotaciones de imágenes) tienen casos de error que conducen a fallos.
    La tasa de éxito en sitios web en vivo está limitada a aproximadamente la mitad de las tareas, lo que indica margen para mejorar la robustez y la generalización.

    Ventajas

    Aprovecha modelos multimodales avanzados como GPT-4V para una interacción sofisticada en la web.
    Combina generación de acciones y vinculación para realizar eficazmente tareas en sitios web en vivo.
    Muestra fuertes capacidades en planificación especulativa, razonamiento de contenido y autocorrección.
    Disponible como paquete Python de código abierto que facilita su uso y desarrollo adicional.
    Demostró un rendimiento competitivo en la realización de tareas en línea con una tasa de éxito del 50%.
    Aceptado en una importante conferencia de IA (ICML 2024), reflejando contribuciones de investigación validadas.

  • AI-Agents-Multi-Agent-Systems-and-Distributed-AI-Coordination

    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.

  • multiagent_envs

    Un framework open-source en Python que ofrece diversos entornos de aprendizaje por refuerzo multi-agente para entrenar y evaluar agentes IA.
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    ¿Qué es multiagent_envs?
    multiagent_envs ofrece un conjunto modular de entornos en Python diseñados para la investigación y desarrollo en aprendizaje por refuerzo multi-agente. Incluye escenarios como navegación cooperativa, depredador-presa, dilemas sociales y arenas competitivas. Cada entorno permite definir el número de agentes, características de observación, funciones de recompensa y dinámica de colisión. El framework se integra perfectamente con bibliotecas RL populares como Stable Baselines y RLlib, permitiendo bucles de entrenamiento vectorizados, ejecución paralela y registro sencillo. Los usuarios pueden extender escenarios existentes o crear otros nuevos mediante una API sencilla, acelerando la experimentación con algoritmos como MADDPG, QMIX y PPO en un entorno reproducible y consistente.
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