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.

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.