Orum es una plataforma avanzada de conversación en vivo impulsada por IA que ayuda a los equipos de ventas a potenciar sus actividades automatizando las tediosas tareas de marcación manual. Permite que los representantes de ventas se concentren en mantener conversaciones significativas con los prospectos. La plataforma cuenta con herramientas poderosas para la automatización de llamadas, análisis y coaching en tiempo real, ayudando a los equipos a maximizar su potencial de alcance y generar más ingresos.

TheVideoReader transforma el contenido de video ordinario en una experiencia educativa e interactiva. Al integrar cuestionarios, notas y otras herramientas atractivas directamente en los videos, permite a los estudiantes interactuar con el material en tiempo real. Este enfoque interactivo no solo mejora la comprensión, sino también la retención del tema. Los educadores pueden personalizar rápidamente su contenido, y los estudiantes se benefician de un entorno de aprendizaje más dinámico.

Wayve se enfoca en crear tecnologías de conducción autónoma a través de datos y aprendizaje automático. Al emplear aprendizaje por refuerzo profundo, la plataforma permite que los vehículos aprendan de experiencias en tiempo real, adaptándose a diversas condiciones de conducción y entornos. Este enfoque enfatiza una menor dependencia de reglas preprogramadas, promoviendo un sistema de conducción más flexible e inteligente que puede evolucionar a través de experiencias, haciéndolo adecuado para escenarios urbanos y complejos.

LangMem proporciona capacidades especializadas de gestión de la memoria para los agentes de IA, permitiéndoles retener y recordar grandes cantidades de información. Esta herramienta permite a los usuarios agregar recuerdos, modificar información existente y recuperar recuerdos basado en consultas específicas. Al integrar la memoria en los procesos de IA, LangMem mejora la comprensión contextual y la relevancia de las respuestas, lo que lo hace invaluable para aplicaciones que requieren aprendizaje continuo y adaptación.

SoccerAgent es un marco de IA especializado diseñado para desarrollar y entrenar agentes de fútbol autónomos usando técnicas avanzadas de aprendizaje por refuerzo multiagente (MARL). Simula partidos de fútbol realistas en entornos 2D o 3D, ofreciendo herramientas para definir funciones de recompensa, personalizar atributos de jugadores e implementar estrategias tácticas. Los usuarios pueden integrar algoritmos populares de RL (como PPO, DDPG y MADDPG) mediante módulos integrados, monitorear el progreso del entrenamiento a través de paneles de control y visualizar comportamientos de los agentes en tiempo real. El marco soporta entrenamiento basado en escenarios para ofensiva, defensa y protocolos de coordinación. Con una base de código extensible y documentación detallada, SoccerAgent capacita a investigadores y desarrolladores a analizar dinámicas de equipos y perfeccionar estrategias de juego basadas en IA para proyectos académicos y comerciales.