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Ferramentas entornos de simulación para todas as ocasiões

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entornos de simulación

  • SeeAct

    SeeAct é uma estrutura de código aberto que utiliza planejamento baseado em LLM e percepção visual para permitir agentes de IA interativos.
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    O que é SeeAct?
    SeeAct foi projetado para capacitar agentes de visão-linguagem com um pipeline de duas etapas: um módulo de planejamento alimentado por grandes modelos de linguagem que gera subobjetivos com base em cenas observadas, e um módulo de execução que traduz subobjetivos em ações específicas do ambiente. Uma espinha dorsal de percepção extrai características de objetos e cenas de imagens ou simulações. A arquitetura modular permite substituição fácil de planejadores ou redes de percepção, e suporta avaliação em AI2-THOR, Habitat e ambientes personalizados. SeeAct acelera a pesquisa em IA interativa incorporada, fornecendo decomposição de tarefas de ponta a ponta, fundamentação e execução.
    Recursos Principais do SeeAct
    • Planejamento de subobjetivos baseado em LLM
    • Percepção visual e extração de características
    • Pipeline de execução modular
    • Tarefas de benchmark em ambientes simulados
    • Componentes configuráveis
    Prós e Contras do SeeAct

    Contras

    O grounding de ações continua a ser um desafio significativo com uma lacuna notável de desempenho em comparação com o grounding oracular.
    Os métodos atuais de grounding (atributos de elementos, escolhas textuais, anotação de imagens) têm casos de erro que levam a falhas.
    A taxa de sucesso em sites ao vivo é limitada a cerca da metade das tarefas, indicando espaço para melhorias em robustez e generalização.

    Prós

    Aproveita avançados modelos multimodais como GPT-4V para interações web sofisticadas.
    Combina geração de ações e grounding para realizar tarefas efetivamente em sites ao vivo.
    Exibe fortes capacidades em planejamento especulativo, raciocínio de conteúdo e autocorreção.
    Disponível como pacote Python aberto que facilita o uso e desenvolvimento contínuo.
    Demonstrou desempenho competitivo na conclusão online de tarefas com uma taxa de sucesso de 50%.
    Aceito em uma grande conferência de IA (ICML 2024), refletindo contribuições de pesquisa validadas.

  • AI-Agents-Multi-Agent-Systems-and-Distributed-AI-Coordination

    Estrutura de código aberto com módulos de sistemas multiagentes e algoritmos de coordenação de IA distribuída para consenso, negociação e colaboração.
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    O que é AI-Agents-Multi-Agent-Systems-and-Distributed-AI-Coordination?
    Este repositório agrega uma coleção abrangente de componentes de sistemas multiagentes e técnicas de coordenação de IA distribuída. Fornece implementações de algoritmos de consenso, protocolos de negociação de contrato, alocação de tarefas baseada em leilão, estratégias de formação de coalizões e frameworks de comunicação entre agentes. Os usuários podem aproveitar ambientes de simulação integrados para modelar e testar comportamentos de agentes em diferentes topologias de rede, cenários de latência e modos de falha. O design modular permite que desenvolvedores e pesquisadores integrem, estendam ou personalizem módulos de coordenação individuais para aplicações em enxames de robôs, colaboração de dispositivos IoT, redes inteligentes e sistemas de tomada de decisão distribuída.

  • multiagent_envs

    Uma estrutura de código aberto em Python que oferece ambientes diversos de aprendizado por reforço multiagente para treinamento e comparação de agentes de IA.
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    O que é multiagent_envs?
    multiagent_envs oferece um conjunto modular de ambientes baseados em Python, sob medida para pesquisa e desenvolvimento em aprendizado por reforço multiagente. Inclui cenários como navegação cooperativa, predador-vítima, dilemas sociais e arenas competitivas. Cada ambiente permite definir o número de agentes, características de observação, funções de recompensa e dinâmica de colisões. O framework integra-se perfeitamente com bibliotecas populares de RL, como Stable Baselines e RLlib, permitindo loops de treinamento vetorizados, execução paralela e fácil registro. Os usuários podem estender cenários existentes ou criar novos seguindo uma API simples, acelerando a experimentação com algoritmos como MADDPG, QMIX e PPO em uma configuração consistente e reprodutível.
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