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Bildungswerkzeuge für KI

  • Implementação simplificada do AlphaStar em PyTorch, permitindo treinamento de agentes RL em StarCraft II com arquitetura modular de rede e autojogo.
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    O que é mini-AlphaStar?
    mini-AlphaStar revela a arquitetura complexa do AlphaStar ao fornecer uma estrutura acadêmica, de código aberto, em PyTorch para desenvolvimento de IA em StarCraft II. Inclui codificadores de características espaciais para entradas de tela e minimapa, processamento de características não espaciais, módulos de memória LSTM e redes separadas de política e valor para seleção de ações e avaliação de estados. Utiliza aprendizagem por imitação para bootstrap e reforço com autojogo para ajuste fino, suportando wrappers de ambiente compatíveis com StarCraft II via pysc2, registro via TensorBoard e hiperparâmetros configuráveis. Pesquisadores e estudantes podem gerar conjuntos de dados de jogos humanos, treinar modelos em cenários personalizados, avaliar o desempenho do agente e visualizar curvas de aprendizado. A estrutura modular permite experimentação fácil com variantes de rede, cronogramas de treinamento e configurações multiagentes. Destinado à educação e prototipagem, não para implantação em produção.
    Recursos Principais do mini-AlphaStar
    • Codificação de características espaciais e não espaciais
    • Módulos de memória LSTM
    • Redes separadas de política e valor
    • Pipeline de aprendizagem por imitação e reforço
    • Wrappers de ambiente para autojogo via pysc2
    • Registro e visualização no TensorBoard
    • Hiperparâmetros configuráveis
    • Código modular em PyTorch
  • Um agente de IA de código aberto que combina Mistral-7B com Delphi para responder a questões morais e éticas interativas.
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    O que é DelphiMistralAI?
    DelphiMistralAI é um kit de ferramentas Python de código aberto que integra o poderoso modelo LLM Mistral-7B com o modelo de raciocínio moral Delphi. Oferece uma interface de linha de comando e uma API RESTful para fornecer julgamentos éticos fundamentados em cenários fornecidos pelo usuário. Os usuários podem implantar o agente localmente, personalizar os critérios de julgamento e inspecionar as justificativas geradas para cada decisão moral. Essa ferramenta visa acelerar a pesquisa em ética de IA, demonstrações educacionais e sistemas de suporte à decisão seguros e explicáveis.
  • AIpacman é uma estrutura Python que fornece agentes de busca, adversariais e de aprendizagem por reforço para dominar o jogo Pac-Man.
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    O que é AIpacman?
    AIpacman é um projeto de código aberto em Python que simula o ambiente do jogo Pac-Man para experimentação com IA. Os usuários podem escolher entre agentes embutidos ou implementar personalizados usando algoritmos de busca como DFS, BFS, A*, UCS; métodos adversariais como Minimax com poda Alpha-Beta e Expectimax; ou técnicas de aprendizagem por reforço como Q-Learning. A estrutura fornece labirintos configuráveis, registro de desempenho, visualização das decisões dos agentes e uma interface de linha de comando para executar partidas e comparar pontuações. É projetado para facilitar aulas educacionais, benchmarks de pesquisa e projetos de entusiastas em IA e desenvolvimento de jogos.
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