Learning-to-Communicate-PyTorch
0 ОтзывыLearning-to-Communicate-PyTorch — это открытая реализация на PyTorch, которая тренирует отправляющих и принимающих агентов для разработки коммуникационных протоколов. Поддерживаются референциальные игры и задачи навигации, предоставляя модульный код для интеграции пользовательских окружений и исследований, воспроизводимых в области появления межагентской коммуникации.
Платформы и фреймворки ИИ
Исследование
Библиотеки инструментов
#мультиагентная коммуникация
#обучение с подкреплением
#возникающая коммуникация
#рамка PyTorch
#навигация агентов
#кодирование сообщений
#коммуникационные протоколы
#нейронные сетевые архитектуры
#партнерство в исследовании
#скрипты обучения
#Инструменты Визуализации
#создание пользовательских задач
#дискретная коммуникация
#непрерывная передача сообщений
#анализ эффективности протоколов
#исследования с открытым исходным кодом
#референциальные игры
#модульные сети
#сотрудничество агентов
...
Продвигайте этот инструмент
Обновите этот инструмент
Learning-to-Communicate-PyTorch
Learning-to-Communicate-PyTorch — это открытая реализация на PyTorch, которая тренирует отправляющих и принимающих агентов для разработки коммуникационных протоколов. Поддерживаются референциальные игры и задачи навигации, предоставляя модульный код для интеграции пользовательских окружений и исследований, воспроизводимых в области появления межагентской коммуникации.
Платформы и фреймворки ИИ
Исследование
Библиотеки инструментов
#мультиагентная коммуникация
#обучение с подкреплением
#возникающая коммуникация
#рамка PyTorch
#навигация агентов
#кодирование сообщений
#коммуникационные протоколы
#нейронные сетевые архитектуры
#партнерство в исследовании
#скрипты обучения
#Инструменты Визуализации
#создание пользовательских задач
#дискретная коммуникация
#непрерывная передача сообщений
#анализ эффективности протоколов
#исследования с открытым исходным кодом
#референциальные игры
#модульные сети
#сотрудничество агентов
...
Рекомендуемые
Что такое Learning-to-Communicate-PyTorch?
Данное репозитории реализует появляющуюся коммуникацию в задачах обучения с подкреплением для нескольких агентов с помощью PyTorch. Пользователи могут настроить нейронные сети для отправителей и получателей для игры в референциальные игры или совместную навигацию, побуждая агентов развивать дискретный или непрерывный канал связи. Включены скрипты для обучения, оценки и визуализации изученных протоколов, а также утилиты для создания окружений, кодирования и декодирования сообщений. Исследователи могут расширять их пользовательскими задачами, изменять архитектуру сетей и анализировать эффективность протоколов, что способствует быстрому экспериментированию в области появления коммуникации агентов.
Кто будет использовать Learning-to-Communicate-PyTorch?
- Исследователи в области мног Agent reinforcement learning
- Разработчики AI, изучающие появляющуюся коммуникацию
- Магистранты по ИИ и ML
- Академические лаборатории, исследующие координацию агентов
Как использовать Learning-to-Communicate-PyTorch?
- Шаг 1: Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/minqi/learning-to-communicate-pytorch.git
- Шаг 2: Установите зависимости: pip install -r requirements.txt
- Шаг 3: Настройте задачу и сеть в конфигурационных файлах
- Шаг 4: Запустите обучение: python train.py --config configs/referential_game.yaml
- Шаг 5: Оцените протоколы: python evaluate.py --checkpoint путь/к/модели
- Шаг 6: Визуализируйте результаты и сообщения с помощью предоставленных скриптов
Платформа
- mac
- linux
Ключевые Особенности и Преимущества Learning-to-Communicate-PyTorch
Основные функции
- Реализация референциальной коммуникационной игры
- Поддержка задач совместной навигации
- Модульные архитектуры сетей PyTorch
- Дискретные и непрерывные каналы сообщений
- Скрипты для обучения, оценки и визуализации
Преимущества
- Воспроизводимые исследования появления коммуникации
- Легкая настройка для новых задач
- Четкое разделение модулей отправителя и получателя
- Вклад сообщества с открытым исходным кодом
- Легкий вес и минимальные зависимости
Основные Сценарии Использования и Приложения Learning-to-Communicate-PyTorch
- Бенчмаркинг протоколов в референциальных играх
- Изучение дискретных против непрерывных каналов связи
- Разработка пользовательских задач координации агентов
- Образовательное использование в продвинутых курсах по ИИ
Часто Задаваемые Вопросы о Learning-to-Communicate-PyTorch
Информация о Компании Learning-to-Communicate-PyTorch
Обзоры Learning-to-Communicate-PyTorch
5/5
Основные Конкуренты и Альтернативы Learning-to-Communicate-PyTorch?
- OpenAI emergent communication codebases
- PyMARL
- MAVA
- MADDPG
Вам также может понравиться：
Агент AI дизайна автоматизирует рабочий процесс, создавая изображения, видео и 3D модели до 10 раз быстрее.
Искусственный интеллект - чат-бот для лучших создателей OnlyFans.
Aixbt — это токенизированный ИИ-агент, оптимизирующий доходы в различных приложениях.
theGist AI Workspace объединяет рабочие приложения с ИИ для повышения производительности.
Создавайте брендовые визуальные элементы и текст с помощью ИИ, чтобы повысить продажи в электронной коммерции.
GPTConsole - это AI-агент, разработанный для оптимизированного общения и автоматизации задач.
GenSphere — это AI-агент, который автоматизирует анализ данных и предоставляет аналитические выводы для обоснованного принятия решений.
Nullify автоматизирует всю программу AppSec для команд безопасности, используя решения на основе искусственного интеллекта.
Refly.AI даёт нетехническим создателям возможность автоматизировать рабочие процессы с помощью естественного языка и визуального полотна.
Langbase — это ИИ-агент, который эффективно генерирует и анализирует контент на естественном языке.
AiTerm: AI Терминальный Ассистент, преобразующий естественный язык в команды.
Легко генерируйте увлекательные факты с помощью нашего инструмента на базе ИИ.
Автоматизируйте ваши заявки на работу и найдите идеальную работу с помощью технологий ИИ.
Intellika AI обеспечивает бесшовную автоматизацию анализа данных и отчетности для бизнеса.
ScholarRoll помогает студентам легко находить и подавать заявки на стипендии.
OneReach AI упрощает взаимодействие, автоматизируя взаимодействие с клиентами через интеллектуальные сообщения.
Phoenix AI Assistant помогает упростить задачи с помощью интеллектуальной автоматизации и персонализированной поддержки.
это агентное рабочее пространство на основе холста, которое предлагает бесплатно 🍌Nano Banana Pro и другие эффективные м
Macaron — персональный AI-агент, который помогает вам жить лучше, создавая мини-приложения и запоминая важное.
Агент ИИ, который находит релевантные научные статьи, подытоживает выводы, сравнивает исследования и экспортирует цитаты.
Connected Papers - это визуальный инструмент для исследования схожих академических статей.
Плагин для ChatGPT, который собирает веб-страницы и PDF для интерактивных вопросов и ответов и поиска документов с помощью ИИ.
GetWebsite.Report предлагает комплексный аудит и анализ веб-страниц для повышения производительности и SEO.
Refocus предоставляет комплексные онлайн-курсы, чтобы помочь учащимся получить IT-навыки и найти работу.
Легко соединяйтесь для обмена обратными ссылками и повышайте свое SEO с помощью RankChase.
PathAI улучшает патологию с помощью анализа изображений и диагностики, основанных на ИИ.
Общайтесь и творите с ИИ-партнером. Превращение фото в видео, генератор ИИ-изображений.
Ассистент исследователя Moody's предлагает содержательный анализ и исследовательские возможности для финансовых профессионалов.
Агент ИИ, автоматизирующий обзоры литературы, суммирование статей и организацию исследовательских знаний для академических рабочих процессов.
Профессиональные услуги академического письма для всех уровней.
UserCue автоматизирует исследование рынка с помощью интервью, управляемых ИИ, предоставляя аналитические данные всего за несколько часов.
Refly.AI даёт нетехническим создателям возможность автоматизировать рабочие процессы с помощью естественного языка и визуального полотна.
Mirtilla - это агент ИИ, предназначенный для персонализированного анализа данных и получения инсайтов.
GPT Researcher - это ИИ-агент, который ускоряет обзор литературы и синтез исследований.
Преобразуйте текст в эмоции — Клонируйте, создавайте и настраивайте выразительные AI-голоса за считанные секунды.
AI Library — это платформа для разработчиков, предназначенная для создания и развертывания настраиваемых AI-агентов с использованием модульных цепочек и инструментов.
Фреймворк на базе Python, реализующий алгоритмы стайного поведения для многопользовательского моделирования, позволяющий агентам ИИ координироваться и динамично навигировать.
Открытая платформа, реализующая автономных агентов LLM с поддержкой генерации на основе поиска, векторных баз данных, интеграции инструментов и настраиваемых рабочих процессов.
Шаблон агента ИИ, показывающий автоматическое планирование задач, управление памятью и выполнение инструментов с помощью API OpenAI.
Pipe Pilot — это框架 на Python, который управляет конвейерами агентов, управляемыми LLM, позволяя легко выполнять сложные многошаговые рабочие процессы ИИ.
Репозиторий с открытым исходным кодом, предоставляющий практические примеры кода для создания агентов ИИ с использованием возможностей Google Gemini по рассуждению и использованию инструментов.
RModel — это открытая платформа для агентов ИИ, которая координирует LLM, интеграцию инструментов и память для продвинутых диалоговых и задачных приложений.
Открытая платформа, реализующая кооперативное обучение с подкреплением для мультияпонных агентов при автономном управлении в симуляции.
Библиотека Python с интерактивным интерфейсом чата на основе Flet для построения агентов LLM с поддержкой выполнения инструментов и памяти.
Agentic Workflow — это фреймворк на Python для проектирования, оркестровки и управления многопроцессорными рабочими потоками AI для сложных автоматизированных задач.
Универсальная веб‑студия, превращающая текст и изображения в аниме‑арт, персонажей, голоса и короткометражные фильмы.
Демонстрационный проект на GitHub, показывающий SmolAgents — легкий Python-фреймворк для оркестрации мультиагентных рабочих процессов на базе LLM с интеграцией инструментов.
Python-фреймворк для лёгкого декларативного определения и выполнения рабочих процессов AI-агентов с помощью спецификаций в стиле YAML.
OpenSpiel предоставляет библиотеку окружений и алгоритмов для исследований в области обучения с укреплением и игрового планирования теории игр.
Питоновский фреймворк, реализующий протокол Model Context, для создания и запуска серверов AI-агентов с пользовательскими инструментами.
pyafai — это модульная рамочная структура на Python для создания, обучения и запуска автономных ИИ-агентов с поддержкой плагинов памяти и инструментов.
LangGraph позволяет разработчикам Python создавать и управлять индивидуальными рабочими процессами AI-агентов, используя модульные графовые пайплайны.
Обертка Python, обеспечивающая беспрепятственные вызовы API Anthropic Claude через существующие интерфейсы SDK Python OpenAI.
Agent Adapters предоставляет модульное промежуточное ПО для бесшовной интеграции агентов на базе LLM с различными внешними фреймворками и инструментами.
Java-Action-Storage — это модуль LightJason, который регистрирует, хранит и извлекает действия агентов для распределённых многопользовательских приложений.
LinkAgent координирует несколько языковых моделей, систем поиска и внешних инструментов для автоматизации сложных процессов на базе ИИ.
Qoder — это помощник по кодированию с искусственным интеллектом, автоматизирующий планирование, кодирование и тестирование программных проектов.