Orum est une plateforme avancée de conversation en direct pilotée par l'IA qui aide les équipes de vente à dynamiser leurs activités en automatisant les tâches fastidieuses de numérotation manuelle. Elle permet aux représentants commerciaux de se concentrer sur des conversations significatives avec les prospects. La plateforme comprend des outils puissants pour l'automatisation des appels, l'analyse et le coaching en temps réel, aidant les équipes à maximiser leur potentiel de contact et à générer plus de revenus.

TheVideoReader transforme le contenu vidéo ordinaire en une expérience éducative et interactive. En intégrant des quiz, des notes et d'autres outils engageants directement dans les vidéos, il permet aux apprenants d'interagir avec le matériel en temps réel. Cette approche interactive améliore non seulement la compréhension, mais aussi la rétention du sujet. Les éducateurs peuvent rapidement personnaliser leur contenu, et les étudiants bénéficient d'un environnement d'apprentissage plus dynamique.

Wayve se concentre sur la création de technologies de conduite autonome grâce aux données et à l'apprentissage automatique. En utilisant l'apprentissage par renforcement profond, la plateforme permet aux véhicules d'apprendre d'expériences en temps réel, s'adaptant à diverses conditions de conduite et environnements. Cette approche souligne une moindre dépendance aux règles précodées, favorisant un système de conduite plus flexible et intelligent capable d'évoluer par l'expérience, ce qui le rend adapté aux scénarios urbains et complexes.

LangMem fournit des capacités spécialisées de gestion de la mémoire pour les agents IA, leur permettant de conserver et de rappeler d'énormes quantités d'informations. Cet outil permet aux utilisateurs d'ajouter des souvenirs, de modifier des informations existantes et de récupérer des souvenirs en fonction de requêtes spécifiques. En intégrant la mémoire dans les processus IA, LangMem améliore la compréhension contextuelle et la pertinence des réponses, ce qui le rend inestimable pour les applications nécessitant un apprentissage et une adaptation continus.

SoccerAgent est un cadre IA spécialisé conçu pour développer et entraîner des agents de football autonomes en utilisant des techniques avancées d'apprentissage par renforcement multi-agent (MARL). Il simule des matchs de football réalistes dans des environnements 2D ou 3D, offrant des outils pour définir des fonctions de récompense, personnaliser les attributs des joueurs et mettre en œuvre des stratégies tactiques. Les utilisateurs peuvent intégrer des algorithmes RL courants (tels que PPO, DDPG et MADDPG) via des modules intégrés, suivre la progression de l'entraînement via des tableaux de bord et visualiser le comportement des agents en temps réel. Le cadre prend en charge l'entraînement basé sur des scénarios pour l'attaque, la défense et la coordination. Avec une base de code extensible et une documentation détaillée, SoccerAgent permet aux chercheurs et développeurs d'analyser la dynamique d'équipe et d'affiner leurs stratégies de jeu basées sur l'IA pour des projets académiques et commerciaux.