Custom Vision은 Azure AI의 머신러닝 서비스로 사용자가 특정 이미지를 인식할 수 있는 사용자 지정 모델을 만들고, 교육하고, 배포할 수 있도록 지원합니다. 객체 감지 및 이미지 태깅을 포함한 다양한 이미지 분류 작업을 지원합니다. 사용자는 자신의 라벨이 붙은 이미지를 업로드하고, 모델을 교육하고, 성능을 평가할 수 있으며, 모든 것이 간단한 웹 인터페이스에서 가능합니다. 이 서비스는 확장 가능하고 경제적이며 사용자는 교육 시간이나 이미지 저장소와 같은 사용한 만큼만 지불합니다.

LLM Maze Agent 프레임워크는 대형 언어 모델을 사용하여 격자 미로를 탐색할 수 있는 지능형 에이전트 구축을 위한 파이썬 기반 환경을 제공합니다. 모듈식 환경 인터페이스와 체인 오브-사고 프롬프트 템플릿, 휴리스틱 플래닝을 결합하여 에이전트는 반복적으로 LLM에 쿼리하여 이동 방향을 결정하고, 장애물에 적응하며, 내부 상태 표현을 업데이트합니다. OpenAI와 Hugging Face 모델을 기본적으로 지원하여 원활한 통합이 가능하며, 미로 생성은 사용자 정의 가능하고 단계별 디버깅을 통해 다양한 전략을 실험할 수 있습니다. 연구자들은 보상 함수 조정, 관찰 공간 커스터마이징, 에이전트 경로 시각화 등을 통해 추론 과정을 분석할 수 있습니다. 이 설계는 LLM 기반 계획 평가, AI 개념 지도, 공간 추론 모델 성능 벤치마크에 이상적입니다.

PromptsLabs는 사용자가 새로운 언어 모델을 테스트하기 위해 프롬프트를 발견하고 공유할 수 있는 플랫폼입니다. 커뮤니티 주도의 라이브러리는 복사 및 붙여넣기가 가능한 다양한 프롬프트와 해당 출력 결과를 제공하여 사용자가 다양한 LLM의 성능을 이해하고 평가하는 데 도움을 줍니다. 사용자는 자신의 프롬프트 또한 기여할 수 있어 지속적으로 성장하고 최신 상태의 리소스를 보장합니다.