Text-to-Rewardは、テキストベースのタスク記述やフィードバックをRLエージェント用のスカラー報酬値にマッピングするモデルを訓練するパイプラインを提供します。トランスフォーマーベースのアーキテクチャと収集された人間の優先データによる微調整を利用し、自然言語命令を報酬信号として解釈することを自動的に学習します。ユーザーはテキストプロンプトを使って任意のタスクを定義し、モデルを訓練し、学習した報酬関数を任意のRLアルゴリズムに取り入れることが可能です。このアプローチは手動の報酬調整をなくし、サンプル効率を向上させ、エージェントが複雑なマルチステップ指示を模擬または実環境で実行できるようにします。

Kayyoは、パーソナルのミックスドマーシャルアーツ（MMA）トレーナーとして機能するように設計されたAI駆動のモバイルアプリです。ユーザーの動作を分析し、パーソナライズされたフィードバックと推奨を提供し、カスタマイズされたワークアウトプランを提供します。アプリはまた、バーチャルスパリングパートナーや、ユーザーが経験やヒントを共有できる武道家のコミュニティも含まれています。AI技術を統合することで、Kayyoは、ユーザーが場所や経験レベルに関係なく、効率的にMMAを学び、トレーニングし、競争できるようにすることを目指しています。

Synthesis AIは、コンピュータビジョンモデルをトレーニングおよび改善するための合成データの生成において先駆者です。非常に正確で多様なデータセットを生成することにより、Synthesis AIは機械学習モデルの開発と洗練をより効率的に行えるようにします。このプラットフォームは、リアルなデータ収集の制限に対処し、ユーザーが現実には捕らえにくく費用がかかる稀なイベントやエッジケースをシミュレートできるようにします。その結果、より早く、より頑丈なモデルトレーニングと大幅なコスト削減が実現します。