Assisterr는 분산형 소형 언어 모델(SLM)을 제공하여 AI 생태계의 최전선에 있습니다. 이 모델은 커뮤니티가 다양한 독특한 문제를 해결하기 위한 맞춤형 솔루션을 만들 수 있게 합니다. 사용자들이 실제 문제를 제시할 수 있는 생태계를 조성하여 각 SLM이 다양한 분야에서 전문화될 수 있도록 하여 강력한 문제 해결 네트워크를 생성합니다. 이러한 분산형 접근 방식은 사용자가 매우 구체적이고 잘 관리된 AI 도구에 접근할 수 있도록 하여 혁신적이고 협력적인 AI 환경에 기여합니다.

Bosch AI는 고급 AI를 사용하여 디지털화된 세상을 향상시키고 삶을 더 쉽고 안전하게 만드는 것을 목표로 합니다. 그들은 230개 이상의 Bosch 공장에서 데이터를 활용하여 안전하고 견고하며 설명 가능한 AI 연구를 수행합니다. 그들은 다양한 분야의 실제 응용 프로그램에 집중하고 연구 네트워크를 확장하기 위해 산업 및 학계 리더들과 협력을 촉진합니다.

Mangus에서는 지속적인 학습이 잠재력을 열어주고 진전을 이끄는 열쇠라고 믿습니다. 우리의 플랫폼은 개별 및 조직이 목표를 달성하도록 돕기 위해 맞춤형 교육 프로그램, 자원 및 전문가 지도를 독창적으로 혼합하여 제공합니다. 실제 적용 및 실행 가능한 통찰력에 중점을 두고 Mangus는 향후 도전 과제에 대비할 수 있도록 준비합니다. 기술을 강화하거나 재교육을 원하거나 작업장 내 학습 문화를 조성하고자 하든 개인적 및 전문적인 성장의 여정에 참여해 주세요.

FMAS (Flexible Multi-Agent System)는 오픈소스 Python 라이브러리로, 다중 에이전트 시뮬레이션의 구축, 실행 및 시각화를 제공합니다. 사용자 정의 의사 결정 논리를 갖는 에이전트를 정의하고, 환경 모델을 구성하며, 통신 채널을 설정하고, 확장 가능한 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. FMAS는 에이전트 상태 모니터링, 상호 작용 디버깅 및 결과 내보내기를 위한 후크를 제공하며, 모듈화된 아키텍처는 시각화, 메트릭 수집 및 외부 데이터 소스와의 통합을 위한 플러그인을 지원하여 연구, 교육 및 실제 프로토타입에 적합합니다.

LobeHub는 모든 사람이 AI 모델 개발을 쉽게 할 수 있도록 설계된 다양한 기능을 제공합니다. 사용자는 데이터 세트를 쉽게 업로드하고, 모델 사양을 선택하고, 간단한 인터페이스로 매개변수를 조정할 수 있습니다. 플랫폼은 또한 사용자가 모델을 빠르게 실제 응용 프로그램에 배포할 수 있도록 하는 통합 옵션을 제공합니다. 모델 훈련 프로세스를 간소화하면서 LobeHub는 효율성과 사용의 용이성을 추구하는 초보자와 숙련된 개발자 모두에게 적합합니다.