MagicPath AI는 기업이 AI 기능을 원활하게 운영에 통합할 수 있도록 하는 정교한 AI 솔루션을 제공합니다. 강력한 언어 모델에 대한 개선된 액세스 및 실시간 출력 평가와 같은 기능을 갖춘 MagicPath AI는 우수한 AI 성과를 보장합니다. 다양한 애플리케이션을 위해 설계된 이 솔루션은 커스터마이징 가능한 AI 통합을 가능하게 하여, 기업이 빠르게 발전하는 기술 환경에서 경쟁력을 유지하고 혁신할 수 있도록 돕습니다.

EvalPro는 피드백 프로세스를 간소화하고 KPI 제안을 자동화하기 위해 설계된 AI 기반 도구입니다. 데이터 기반으로 실시간 피드백을 제공하고, 피드백 작성을 단순화하며, 시간을 절약하고 정확성을 높이기 위해 평가를 자동화합니다. 자동화된 월별 요약 및 신속한 피드백 전달과 같은 기능을 통해 EvalPro는 사용자가 수동 평가 작업이 아닌 개선에 집중할 수 있도록 하여 생산성을 향상시키고 성장을 지원하는 것을 목표로 합니다.

GradeLab의 AI 어시스턴트는 손으로 쓰여진 시험 채점에 대한 효율적인 솔루션을 제공합니다. 교사는 스캔한 답안을 업로드할 수 있으며, AI는 이를 디지털 데이터로 변환합니다. 대형 언어 모델(LLM)을 사용하여 텍스트를 미리 정의된 정답 키와 대조하여 점수와 피드백을 생성합니다. 이 자동화된 시스템은 시간을 절약하고 채점의 정확성을 높이며 학생들에게 포괄적인 피드백을 제공합니다. 또한 실시간 성과 추적과 데이터 기반 분석을 제공하여 교사가 학생의 강점과 개선이 필요한 영역을 식별하는 데 도움을 줍니다. GradeLab는 일관되고 객관적인 채점을 보장하며 고급 AI 기술로 전통적인 채점 프로세스를 혁신합니다.

TexasHoldemAgent는 Python 기반의 모듈형 환경으로, 헤드업 제한 텍사스 홀덤 포커용 AI 플레이어를 훈련, 평가, 배포합니다. 커스텀 시뮬레이션 엔진과 DQN을 포함한 딥 강화 학습 알고리즘을 통합하여 정책을 반복적으로 개선합니다. 주요 기능에는 핸드 상태 인코딩, 액션 공간 정의(폴드, 콜, 레이즈), 보상 설계, 실시간 의사결정 평가가 포함됩니다. 사용자들은 학습 파라미터를 조정하고, CPU/GPU 가속을 활용하며, 훈련 진행 상황을 모니터링하고, 학습된 모델을 로드하거나 저장할 수 있습니다. 이 프레임워크는 배치 시뮬레이션을 지원하여 다양한 전략 테스트, 성능 지표 생성, 승률 시각화를 가능하게 하며, 연구자, 개발자, 포커 열정가들이 AI 기반 게임 전략 실험을 할 수 있도록 돕습니다.