Soluções KI-Experimentierumgebung sob medida

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KI-Experimentierumgebung

  • 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.
    Recursos Principais do AIpacman
    • Agentes baseados em busca: DFS, BFS, UCS, A*
    • Agentes adversariais: Minimax, Alpha-Beta, Expectimax
    • Aprendizado por reforço: Q-Learning
    • Layouts de labirinto configuráveis
    • Visualização e renderização do jogo
    • Registro de desempenho e métricas
    • Execução via CLI
  • Playground de código aberto para testar LLMs.
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    O que é nat.dev?
    OpenPlayground é uma plataforma de código aberto que permite que os usuários experimentem e comparem diferentes modelos de linguagem de grande escala (LLMs). É projetado para ajudar os usuários a entender as forças e fraquezas de vários LLMs, fornecendo um ambiente amigável e interativo. A plataforma pode ser particularmente útil para desenvolvedores, pesquisadores e qualquer pessoa interessada nas capacidades da inteligência artificial. Os usuários podem se inscrever facilmente usando sua conta do Google ou e-mail.
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