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  • Java-Action-Shape oferece agentes dentro do LightJason MAS um conjunto de ações Java para gerar, transformar e analisar formas geométricas.
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    O que é Java-Action-Shape?
    Java-Action-Shape é uma biblioteca de ações dedicada projetada para ampliar o framework multi-agente LightJason com capacidades geométricas avançadas. Ela fornece aos agentes ações prontas para instanciar formas comuns (círculo, retângulo, polígono), aplicar transformações (transladar, rotacionar, escalar) e realizar cálculos analíticos (área, perímetro, centroide). Cada ação é compatível com threads e integra-se ao modelo de execução assíncrona do LightJason, garantindo processamento paralelo eficiente. Os desenvolvedores podem definir formas personalizadas especificando vértices e arestas, registrá-las no registro de ações do agente e incluí-las na definição de planos. Ao centralizar a lógica relacionada a formas, Java-Action-Shape reduz código boilerplate, impõe APIs consistentes e acelera a criação de aplicações de agentes orientadas a geometria, de simulações a ferramentas educacionais.
    Recursos Principais do Java-Action-Shape
    • Criar formas padrão (círculo, retângulo, polígono)
    • Aplicar transformações (transladar, rotacionar, escalar)
    • Calcular propriedades geométricas (área, perímetro, centroide)
    • Definir e registrar formas personalizadas
    • Execução assíncrona e segura para threads de ações
    • Integração perfeita com o MAS LightJason
  • O ChainStream permite a inferência de encadeamento de submodelos em streaming para grandes modelos de linguagem em dispositivos móveis e desktop com suporte multiplataforma.
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    O que é ChainStream?
    O ChainStream é uma estrutura de inferência multiplataforma para dispositivos móveis e desktop que transmite saídas parciais de grandes modelos de linguagem em tempo real. Ele divide a inferência de LLM em cadeias de submodelos, possibilitando entrega incremental de tokens e reduzindo a latência percebida. Desenvolvedores podem integrar o ChainStream em seus aplicativos usando uma API simples em C++, escolher backends preferidos como ONNX Runtime ou TFLite e personalizar etapas do pipeline. Funciona no Android, iOS, Windows, Linux e macOS, permitindo recursos verdadeiramente de IA no dispositivo, como chat, tradução e assistentes, sem dependência de servidores.
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