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автоматизированная регистрация

  • PommerLearn

    Uma estrutura de RL que oferece ferramentas de treinamento e avaliação do PPO, DQN para desenvolver agentes competitivos no jogo Pommerman.
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    O que é PommerLearn?
    PommerLearn permite que pesquisadores e desenvolvedores treinem bots de RL multiagentes no ambiente de jogo Pommerman. Inclui implementações prontas de algoritmos populares (PPO, DQN), arquivos de configuração flexíveis para hiperparâmetros, registro e visualização automáticos de métricas de treinamento, ponto de verificação de modelos e scripts de avaliação. Sua arquitetura modular facilita a extensão com novos algoritmos, customização de ambientes e integração com bibliotecas padrão de ML como PyTorch.
    Recursos Principais do PommerLearn
    • Implementação do algoritmo PPO
    • Implementação do algoritmo DQN
    • Wrappers do ambiente Pommerman
    • Hiperparâmetros configuráveis
    • Integração com registros e TensorBoard
    • Checkpoint e salvamento de modelos
    • Scripts de avaliação

  • AI Agent Debate Autogen Tutorial

    Um tutorial prático demonstrando como orquestrar agentes de IA no estilo de debate usando LangChain AutoGen em Python.
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    O que é AI Agent Debate Autogen Tutorial?
    O Tutorial de Autogerador de Debate de Agentes de IA fornece uma estrutura passo a passo para orquestrar múltiplos agentes de IA envolvidos em debates estruturados. Aproveita o módulo AutoGen do LangChain para coordenar mensagens, execução de ferramentas e resolução de debates. Os usuários podem personalizar modelos, configurar parâmetros de debate e visualizar logs detalhados e resumos de cada rodada. Ideal para pesquisadores avaliando opiniões de modelos ou educadores demonstrando colaboração de IA, este tutorial fornece componentes de código reutilizáveis para orquestração de debates de ponta a ponta em Python.
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