Le tutoriel Autogen de débat d’agents IA fournit un cadre étape par étape pour orchestrer plusieurs agents IA engagés dans des débats structurés. Il utilise le module AutoGen de LangChain pour coordonner la messagerie, l’exécution des outils, et la résolution du débat. Les utilisateurs peuvent personnaliser les modèles, configurer les paramètres de débat et consulter des logs détaillés ainsi que des résumés de chaque tour. Idéal pour les chercheurs évaluant des opinions de modèles ou les enseignants démontrant la collaboration IA, ce tutoriel offre des composants de code réutilisables pour l’orchestration de débats de bout en bout en Python.

Anti-Agent-Agent fournit un cadre programmable pour générer à la fois des agents IA adversaires et défensifs pour des modèles conversationnels. Il automatise la création de prompts, la simulation de scénarios et la détection de vulnérabilités, produisant des rapports et métriques de sécurité détaillés. La boîte à outils supporte l'intégration avec des fournisseurs LLM populaires comme OpenAI et des environnements locaux de modèles. Les développeurs peuvent définir des templates de prompts personnalisés, contrôler les rôles des agents, et planifier des tests périodiques. Le cadre enregistre chaque interaction, met en évidence les faiblesses potentielles, et recommande des mesures correctives pour renforcer la défense des agents IA, offrant une solution complète pour les tests adversaires et l'évaluation de résilience dans le déploiement de chatbots et d'assistants virtuels.

Captum est une bibliothèque extensible qui fournit des implémentations à usage général pour l'interprétabilité des modèles dans PyTorch. Son objectif est de démystifier les modèles d'apprentissage automatique complexes en offrant plusieurs algorithmes pour analyser et comprendre les prévisions des modèles. Captum comprend une variété de méthodes telles que l'ablation de caractéristiques, les gradients intégrés et d'autres, qui aident les chercheurs et les développeurs à comprendre et à améliorer leurs modèles.

Encord est une plateforme de développement de données avancée conçue pour les équipes de vision par ordinateur et d'IA multimodale. Elle offre une solution complète pour aider à gérer, nettoyer et curer les données pour le développement de modèles d'IA. La plateforme rationalise le processus d'étiquetage, optimise la gestion des flux de travail et évalue les performances des modèles. En fournissant une infrastructure intuitive et robuste, Encord accélère chaque étape de la mise en production des modèles, que ce soit pour des applications d'IA prédictives ou génératives.