Orum은 수동 다이얼링의 지루한 작업을 자동화함으로써 영업 팀이 활동을 강화하는 데 도움을 주는 고급 AI 기반 라이브 대화 플랫폼입니다. 영업 대표들이 잠재 고객과 의미 있는 대화에 집중할 수 있게 해 줍니다. 이 플랫폼은 통화 자동화, 분석, 실시간 코칭을 위한 강력한 도구를 갖추고 있어 팀이 확장 가능성을 극대화하고 더 많은 수익을 올릴 수 있도록 돕습니다.

TheVideoReader는 일반적인 비디오 콘텐츠를 교육적이고 인터랙티브한 경험으로 변환합니다. 퀴즈, 메모 및 기타 매력적인 도구를 비디오에 직접 통합하여 학습자가 실시간으로 자료와 상호작용할 수 있게 합니다. 이 인터랙티브한 접근 방식은 이해도를 높일 뿐만 아니라 주제의 기억력을 유지하는 데도 도움이 됩니다. 교육자는 콘텐츠를 신속하게 맞춤화할 수 있으며 학생들은 보다 역동적인 학습 환경의 혜택을 얻습니다.

Wayve는 데이터와 머신 러닝을 통해 자율 주행 기술을 만드는 데 집중합니다. 딥 강화 학습을 적용하여 플랫폼은 차량이 실시간으로 경험으로부터 학습하고 다양한 주행 조건과 환경에 적응할 수 있도록 합니다. 이 접근 방식은 미리 코딩된 규칙에 대한 의존도를 줄이는 것을 강조하여 경험을 통해 진화할 수 있는 더 유연하고 지능적인 주행 시스템을 촉진합니다. 이 시스템은 도시 및 복잡한 시나리오에 적합합니다.

LangMem은 AI 에이전트를 위한 전문 메모리 관리 기능을 제공하여, 방대한 양의 정보를 유지하고 회상할 수 있도록 합니다. 이 도구는 사용자가 기억을 추가하고, 기존 정보를 수정하며, 특정 쿼리를 기반으로 기억을 검색할 수 있게 합니다. 메모리를 AI 프로세스에 통합함으로써 LangMem은 응답의 맥락적 이해 및 관련성을 높여주며, 지속적인 학습 및 적응이 필요한 애플리케이션에 매우 중요합니다.

SoccerAgent는 최신 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 기술을 활용하여 자율 축구 에이전트를 개발 및 훈련하기 위한 전문 AI 프레임워크입니다. 2D 또는 3D 환경에서 현실적인 축구 경기를 시뮬레이션하며, 보상 함수 정의, 선수 속성 커스터마이징, 전술 전략 구현이 가능합니다. 사용자들은 PPO, DDPG, MADDPG와 같은 인기 RL 알고리즘을 내장 모듈을 통해 통합할 수 있고, 대시보드에서 훈련 진행 상황을 모니터링하며 실시간으로 에이전트 행동을 시각화할 수 있습니다. 이 프레임워크는 공격, 방어, 조정 프로토콜을 위한 시나리오 기반 훈련도 지원합니다. 확장 가능한 코드베이스와 상세 문서를 통해 SoccerAgent는 연구자와 개발자가 팀 역학을 분석하고 AI 기반의 플레이 전략을 개선할 수 있도록 돕습니다.