Text-to-Reward fournit une pipeline pour entraîner des modèles de récompense qui transforment des descriptions de tâches basées sur du texte ou des retours en valeurs de récompense scalaires pour les agents RL. En utilisant des architectures basées sur Transformer et un fine-tuning sur des données de préférences humaines, le cadre apprend automatiquement à interpréter les instructions en langage naturel comme signaux de récompense. Les utilisateurs peuvent définir des tâches arbitraires via des invites textuelles, entraîner le modèle, puis incorporer la fonction de récompense apprise dans n'importe quel algorithme RL. Cette approche élimine le façonnage manuel des récompenses, augmente l'efficacité des échantillons et permet aux agents de suivre des instructions complexes en plusieurs étapes dans des environnements simulés ou réels.

Kayyo est une application mobile alimentée par l'IA, conçue pour servir de coach personnel en arts martiaux mixtes (MMA). Elle analyse les mouvements des utilisateurs, fournit des retours personnalisés et des recommandations, et propose des programmes d'entraînement sur mesure. L'application inclut également des partenaires de sparring virtuels et une communauté d'arts martiaux où les utilisateurs peuvent partager leurs expériences et conseils. En intégrant la technologie de l'IA, Kayyo vise à aider les utilisateurs à apprendre, s'entraîner et rivaliser en MMA de manière efficace, quel que soit leur emplacement ou leur niveau d'expérience.

Synthesis AI est un pionnier dans la création de données synthétiques pour former et améliorer des modèles de vision par ordinateur. En générant des ensembles de données très précis et diversifiés, Synthesis AI garantit que les modèles d'apprentissage automatique peuvent être développés et affinés plus efficacement. La plateforme répond aux limitations de la collecte de données du monde réel, permettant aux utilisateurs de simuler des événements rares et des cas extrêmes qui autrement seraient difficiles et coûteux à capturer. Cela se traduit par une formation de modèle plus rapide, plus robuste et des économies de coûts significatives.