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benchmarking IA

  • LifelongAgentBench

    Uma estrutura de benchmarking para avaliar as capacidades de aprendizagem contínua de agentes de IA em tarefas diversificadas com memória e módulos de adaptação.
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    O que é LifelongAgentBench?
    LifelongAgentBench foi projetado para simular ambientes de aprendizagem contínua do mundo real, permitindo que os desenvolvedores testem agentes de IA em uma sequência de tarefas em evolução. A estrutura oferece uma API plug-and-play para definir novos cenários, carregar conjuntos de dados e configurar políticas de gerenciamento de memória. Módulos de avaliação integrados calculam métricas como transferência futura, transferência backward, taxa de esquecimento e desempenho acumulado. Os usuários podem implantar implementações de base ou integrar agentes proprietários, facilitando comparações diretas sob condições idênticas. Os resultados são exportados como relatórios padronizados, com gráficos e tabelas interativos. A arquitetura modular suporta extensões com carregadores de dados personalizados, métricas e plugins de visualização, garantindo que pesquisadores e engenheiros possam adaptar a plataforma a diferentes domínios de aplicação.
    Recursos Principais do LifelongAgentBench
    • Cenários de aprendizagem contínua multitarefa
    • Métricas de avaliação padronizadas (adaptação, esquecimento, transferência)
    • Implementações de algoritmos de base
    • API de cenários personalizados
    • Visualização interativa de resultados
    • Design modular extensível
    Prós e Contras do LifelongAgentBench

    Contras

    Sem informações sobre preços comerciais diretos ou opções de suporte ao usuário.
    Limitado a benchmarking e avaliação, não é um produto ou serviço de IA independente.
    Pode exigir conhecimento técnico para implementar e interpretar resultados de avaliação.

    Prós

    Primeiro benchmark unificado focado especificamente em aprendizado ao longo da vida em agentes LLM.
    Suporta avaliação em três ambientes interativos realistas com conjuntos diversificados de habilidades.
    Introduz um novo mecanismo de auto-consistência de grupo para melhorar a eficiência do aprendizado ao longo da vida.
    Fornece dependência de tarefa e verificabilidade de rótulo garantindo avaliação rigorosa e reproduzível.
    Conjunto modular e abrangente de tarefas adequado para avaliar acumulação e transferência de conhecimento.

  • Multi-Agent DDPG with PyTorch & Unity ML-Agents

    Implementa aprendizado por reforço multiagente DDPG descentralizado usando PyTorch e Unity ML-Agents para treinamento de agentes colaborativos.
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    O que é Multi-Agent DDPG with PyTorch & Unity ML-Agents?
    Este projeto de código aberto oferece uma estrutura completa de aprendizado por reforço multiagente construída em PyTorch e Unity ML-Agents. Inclui algoritmos DDPG descentralizados, wrappers de ambiente e roteiros de treinamento. Os usuários podem configurar políticas de agentes, redes críticas, buffers de replay e trabalhadores de treinamento paralelos. Ganchos de registro permitem monitoramento no TensorBoard, enquanto um código modular suporta funções de recompensa e parâmetros de ambiente personalizados. O repositório inclui cenas Unity de exemplo demonstrando tarefas colaborativas de navegação, tornando-se ideal para estender e testar cenários multiagente em simulações.
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