고품질 인터랙티브 환경 도구

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인터랙티브 환경

  • SightLab VR Pro는 연구 및 교육을 위한 몰입형 AI 기반 가상 환경을 가능하게 합니다.
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    SightLab VR Pro & Vizard란?
    SightLab VR Pro와 Vizard는 AI에 의해 구동되는 인터랙티브한 가상 환경을 생성하기 위한 고급 도구입니다. 이들은 사용자가 교육, 평가 및 교육 목적을 위한 몰입형 시뮬레이션을 설계할 수 있도록 합니다. 이 플랫폼은 아바타, 환경 및 상호 작용을 사용자 정의할 수 있는 기능을 제공하여 사용자의 참여와 이해도를 향상시키는 가상 현실 경험을 위한 견고한 프레임워크를 제공합니다.
  • 프롬프트를 입력하거나 말하기만 하면 360° 몰입형 세상을 생성할 수 있습니다.
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    AiDreamRunner42란?
    AiDreamRunner42는 사용자가 프롬프트를 입력하거나 말함으로써 360° 몰입형 환경을 생성할 수 있게 해주는 혁신적인 애플리케이션입니다. 몇초 만에 앱은 입력 내용을 탐험할 수 있는 생생한 세계로 변환합니다. 창의적인 사람들, 교육자 및 상상력을 실현하고자 하는 모든 이들에게 완벽합니다.
  • GenWorlds는 이벤트 기반 통신을 통해 다중 에이전트 시스템을 구축하기 위한 AI 프레임워크입니다.
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    GenWorlds란?
    GenWorlds는 다중 에이전트 시스템의 생성을 촉진하기 위해 설계된 AI 개발 프레임워크입니다. 웹소켓을 통한 이벤트 기반 통신 프레임워크를 활용하여 개발자는 자율 에이전트가 비동기적으로 서로 및 주변과 상호작용할 수 있는 인터랙티브한 환경을 설정할 수 있습니다. 이 에이전트들은 협력하고, 행동을 계획하며, 복잡한 작업을 공동으로 수행함으로써 GenWorlds는 확장 가능하고 유연한 AI 생태계를 구축하는 강력한 플랫폼입니다.
  • OpenAI Autogen 프레임워크를 사용하는 AI 에이전트 구축, 테스트 및 디버깅을 위한 로컬 개발 스튜디오.
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    OpenAI Autogen Dev Studio란?
    OpenAI Autogen Dev Studio는 OpenAI Autogen 프레임워크 기반 AI 에이전트의 종단 간 개발을 간소화하도록 설계된 데스크톱 웹 애플리케이션입니다. 시스템 프롬프트 정의, 메모리 전략 설정, 외부 도구 통합, 모델 매개변수 조정을 할 수 있는 시각적이고 대화 중심의 인터페이스를 제공합니다. 사용자들은 실시간으로 다중 턴 대화를 시뮬레이션하고, 생성된 응답을 검토하며, 실행 경로를 추적하고, 인터랙티브 콘솔 내에서 에이전트 로직을 디버깅할 수 있습니다. 또한, 코드 스캐폴딩 기능을 통해 완전하게 작동하는 에이전트 모듈을 내보내어 프로덕션 환경에 원활하게 통합할 수 있습니다. 워크플로우 자동화, 디버깅, 코드 생성의 중앙 집중화를 통해 프로토타이핑 속도를 높이고 대화형 AI 프로젝트의 개발 복잡성을 줄입니다.
  • Latent Labs는 텍스트 프롬프트에서 AI 생성 3D 세상을 만듭니다.
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    Latent Labs란?
    Latent Labs는 사용자가 텍스트 기반의 프롬프트를 입력하기만 하면 몰입감 있는 3D 세상을 생성할 수 있는 첨단 AI 플랫폼입니다. 생성적 적대 신경망(GANs)과 같은 첨단 기술을 활용하여, Latent Labs는 예술가, 디자이너, 창작자에게 창의적인 아이디어를 현실로 구현할 수 있는 혁신적인 방법을 제공합니다. 이 플랫폼은 시각적 스토리텔링, 게임 개발 및 디지털 아트에 초점을 맞춘 이들에게 특히 유용하며, 텍스트를 시각적으로 매력적인 환경으로 변환할 수 있는 원활한 인터페이스를 제공합니다.
  • 강화학습을 이용하여 포켓몬 배틀을 플레이하는 AI 에이전트의 개발과 훈련을 지원하는 파이썬 프레임워크입니다.
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    Poke-Env란?
    Poke-Env는 포켓몬 쇼다운 배틀용 AI 에이전트의 생성과 평가를 간소화하기 위해 설계된 포괄적인 파이썬 인터페이스를 제공합니다. 서버와의 통신, 게임 상태 데이터 파싱, 이벤트 기반 아키텍처를 통해 턴별 행동 관리를 수행합니다. 사용자는 리인포스먼트 러닝이나 휴리스틱 알고리즘을 이용한 맞춤 전략 구현을 위해 기본 플레이어 클래스를 확장할 수 있습니다. 이 프레임워크는 배틀 시뮬레이션, 병렬 매치업, 행동, 보상, 결과 등에 대한 상세 로그 기록을 지원하며, 낮은 수준의 네트워킹 및 파싱 작업을 추상화하여 AI 연구자와 개발자가 알고리즘 설계, 성능 최적화, 전략 벤치마킹에 집중할 수 있게 합니다.
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