Orum — это продвинутая платформа живого общения, управляемая ИИ, которая помогает торговым командам повысить эффективность их деятельности, автоматизируя утомительные задачи ручного набора. Это позволяет торговым представителям сосредоточиться на ведении значимых бесед с потенциальными клиентами. Платформа включает мощные инструменты для автоматизации звонков, аналитики и коучинга в реальном времени, помогая командам максимизировать их потенциал охвата и увеличить доход.

TheVideoReader преобразует обычный видеоконтент в образовательный и интерактивный опыт. Встраивая викторины, записи и другие увлекательные инструменты прямо в видеоролики, он позволяет учащимся взаимодействовать с материалом в реальном времени. Этот интерактивный подход не только повышает понимание, но и удержание темы. Преподаватели могут быстро настраивать свой контент, а студенты выигрывают от более динамичной учебной среды.

Wayve сосредоточен на создании технологий самоуправления с помощью данных и машинного обучения. Применяя глубокое обучение с подкреплением, платформа позволяет транспортным средствам учиться на опыте в реальном времени, адаптируясь к различным условиям вождения и окружениям. Этот подход акцентирует внимание на меньшей зависимости от предустановленных правил, продвигая более гибкую и интеллектуальную систему вождения, которая может эволюционировать через опыт и подходящую для городских и сложных сценариев.

LangMem предоставляет специализированные возможности управления памятью для агентов ИИ, позволяя им сохранять и вспоминать огромные объемы информации. Этот инструмент позволяет пользователям добавлять воспоминания, изменять существующую информацию и извлекать воспоминания на основе конкретных запросов. Интегрируя память в процессы ИИ, LangMem улучшает контекстуальное понимание и актуальность ответов, что делает его бесценным для приложений, которые требуют непрерывного обучения и адаптации.

SoccerAgent — это специализированная система ИИ, разработанная для создания и обучения автономных футбольных агентов с использованием современных методов многопроцессного обучения с подкреплением (MARL). Она моделирует реалистичные футбольные матчи в 2D или 3D, предлагая инструменты для определения функций вознаграждения, настройки характеристик игроков и реализации стратегических тактик. Пользователи могут интегрировать популярные алгоритмы RL (такие как PPO, DDPG и MADDPG) через встроенные модули, отслеживать прогресс обучения через панели управления и визуализировать поведение агентов в реальном времени. Эта система поддерживает обучение сценариев для атаки, защиты и протоколов координации. Благодаря расширяемому коду и детальной документации SoccerAgent позволяет исследователям и разработчикам анализировать динамику команд и совершенствовать стратегии игры на базе ИИ для учебных и коммерческих проектов.