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experimentação em IA

  • Vanilla Agents

    Vanilla Agents fornece implementações prontas para usar de agentes RL DQN, PPO e A2C com pipelines de treinamento personalizáveis.
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    O que é Vanilla Agents?
    Vanilla Agents é uma estrutura leve baseada em PyTorch que fornece implementações modulares e extensíveis de agentes de reforço fundamentais. Suporta algoritmos como DQN, Double DQN, PPO e A2C, com wrappers de ambiente plugáveis compatíveis com OpenAI Gym. Os usuários podem configurar hiperparâmetros, registrar métricas de treinamento, salvar pontos de verificação e visualizar curvas de aprendizagem. A base de código é organizada para clareza, tornando-a ideal para prototipagem de pesquisa, uso educacional e benchmarking de novas ideias em RL.

  • CrewAI-Learning

    CrewAI-Learning permite aprendizagem colaborativa multiagente com ambientes personalizáveis e utilitários de treino integrados.
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    O que é CrewAI-Learning?
    CrewAI-Learning é uma biblioteca de código aberto projetada para agilizar projetos de aprendizagem por reforço multiagente. Oferece estruturas de ambiente, definições modulares de agentes, funções de recompensa personalizáveis e um conjunto de algoritmos embutidos como DQN, PPO e A3C adaptados para tarefas colaborativas. Usuários podem definir cenários, gerenciar ciclos de treino, registrar métricas e visualizar resultados. O framework suporta configuração dinâmica de equipes de agentes e estratégias de compartilhamento de recompensas, facilitando o prototipagem, avaliação e otimização de soluções de IA cooperativa em várias áreas.

  • Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games

    Um repositório do GitHub que fornece agentes DQN, PPO e A2C para treinamento de aprendizado por reforço multiagente nos jogos PettingZoo.
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    O que é Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games?
    Agentes de Aprendizado por Reforço para Jogos PettingZoo é uma biblioteca de código Python que entrega algoritmos prontos de DQN, PPO e A2C para aprendizado por reforço multiagente nos ambientes PettingZoo. Possui scripts padronizados de treinamento e avaliação, hiperparâmetros configuráveis, registro integrado no TensorBoard e suporte tanto para jogos competitivos quanto cooperativos. Pesquisadores e desenvolvedores podem clonar o repositório, ajustar os parâmetros do ambiente e do algoritmo, executar sessões de treinamento e visualizar métricas para avaliar e iterar rapidamente suas experiências em RL multiagente.

  • LLM Clash

    Deixe seu LLM debater com outros LLMs em tempo real.
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    O que é LLM Clash?
    LLM Clash é uma plataforma dinâmica projetada para entusiastas de IA, pesquisadores e hobbyistas que desejam desafiar seus grandes modelos de linguagem (LLMs) em debates em tempo real contra outros LLMs. A plataforma é versátil, suportando tanto modelos ajustados quanto 'out-of-the-box', estejam eles hospedados localmente ou na nuvem. Isso a torna um ambiente ideal para testar e melhorar o desempenho e as habilidades argumentativas dos seus LLMs. Às vezes, um prompt bem elaborado é tudo que você precisa para mudar a balança em um debate!
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