Neuralhub упрощает процесс работы с нейронными сетями, предлагая комплексный набор инструментов и библиотек, которые помогают в проектировании, создании и экспериментах с ИИ-архитектурами. Независимо от того, являетесь ли вы энтузиастом ИИ, исследователем или инженером, Neuralhub предоставляет интуитивно понятную среду для изучения, инноваций и расширения границ технологий нейронных сетей.

Quilter — это инструмент проектирования на основе физики, предназначенный для электротехников и любителей, чтобы ускорить создание печатных плат. Он использует современные физические симуляции и ИИ для автоматизации процессов проектирования, что ускоряет цикл разработки и снижает количество ошибок. Пользователи могут быстро исследовать различные конструкции и итерации, оптимизируя производительность и функциональность. Независимо от того, для коммерческих, образовательных или личных проектов, Quilter стремится демократизировать продвинутое проектирование печатных плат.

SandboxAQ использует возможности как квантовых, так и классических технологий для предоставления передовых решений для анализа и моделирования сложных систем. Используя машинное обучение и передовую аналитику, AI-агент помогает пользователям принимать лучшие прогнозы, раскрывать инсайты и улучшать принятие решений в различных отраслях, таких как финансы, здравоохранение и логистика. С уникальным акцентом на квантово-усиленную аналитику SandboxAQ решает проблемы, которые традиционные методы могут эффективно не решить.

Шепортинг — это открытая симуляционная платформа, предназначенная для исследований и разработок в области обучения с подкреплением с целью изучения и реализации задач пастушества с несколькими агентами. Она предоставляет среду, совместимую с Gym, в которой агенты могут обучаться выполнять поведение, такое как охватывание, сбор и рассеивание целевых групп в непрерывных или дискретных пространствах. В рамках реализованы модульные функции формировки наград, параметризация среды и утилиты для мониторинга обучения. Пользователи могут задавать препятствия, динамичные популяции агентов и собственные политики с использованием TensorFlow или PyTorch. Скрипты визуализации создают траектории и видео взаимодействия агентов. Модульная структура Шепортинга обеспечивает легкую интеграцию с существующими библиотеками RL, что позволяет воспроизводимые эксперименты, сравнение новых стратегий координации и быстрое создание прототипов решений на базе ИИ.

SightLab VR Pro и Vizard - это продвинутые инструменты для создания интерактивных виртуальных сред, управляемых ИИ. Они позволяют пользователям разрабатывать погружающие симуляции для обучения, оценки и образовательных целей. Платформа позволяет настраивать аватары, окружающую среду и взаимодействия, предоставляя надежную основу для виртуальных реалий, которые улучшают вовлеченность и понимание пользователей.

Swarms работает как фреймворк, ориентированный в первую очередь на Python и веб-интерфейс, позволяя пользователям настраивать отдельных агентов с конкретными ролями, управлением памятью и пользовательскими подсказками. Пользователи определяют взаимодействия агентов с помощью визуального редактора потоков или YAML-конфигураций, управляя сложными деревьями решений, дебатами и совместными задачами. Платформа поддерживает интеграцию плагинов для запросов данных, доступа к базам знаний и вызовов сторонних API. После развертывания Swarms обеспечивает мониторинг деятельности агентов, показатели производительности и журналы в реальном времени. Он горизонтально масштабируется с помощью инструментов оркестрации контейнеров, позволяя запускать крупномасштабные симуляции ИИ, роботизированные системы управления или интеллектуальные автоматизации рабочих процессов. Архитектура с открытым исходным кодом обеспечивает расширяемость, развитие сообществом и возможности самостоятельного хостинга для полного контроля данных.

Kaiden AI предоставляет симуляции на основе ИИ, предназначенные для обучения сотрудников правоохранительных органов, включая новобранцев, диспетчеров и действующих сотрудников. Благодаря реалистичным, настраиваемым сценариям, которые воспроизводят реальные взаимодействия, пользователи могут развивать практические навыки, получать обратную связь в реальном времени и соответствовать местным протоколам. Этот инновационный подход обеспечивает хорошую подготовленность правоохранительных органов к эффективному справлению с высоконапорными ситуациями, повышая уверенность и улучшая производительность.

VFitter — это инновационная платформа, созданная для объединения образования и креативности с помощью искусственного интеллекта. Предоставляя инструменты для разработки специализированных учебных планов и цифрового контента, она обслуживает как педагогов, так и творческих людей. Пользователи могут создавать и разворачивать симуляции на основе ИИ, адаптированные к востребованным профессиям, что обеспечивает эффективное обучение и доказательство компетенций для потенциальных работодателей. С помощью VFitter художники и бренды могут создавать, распространять и монетизировать свои цифровые творения.

aiMotive предлагает продвинутое программное обеспечение на основе ИИ, предназначенное для разработки и тестирования автономных автомобилей. Их решения ИИ включают системы восприятия, симуляционные среды и инструменты разработки, которые улучшают надежность и безопасность технологий беспилотного вождения. Используя ИИ, они создают реалистичные среды, которые разработчики могут использовать для обучения и тестирования алгоритмов автономного вождения, обеспечивая оптимальную производительность в реальных сценариях.

JasonEnvironments предоставляет коллекцию модулей среды, разработанных специально для Jason-мультитсистемы. Каждый модуль открывает стандартизированный интерфейс, чтобы агенты могли воспринимать, действовать и взаимодействовать в различных сценариях, таких как преследование-уклонение, добыча ресурсов и совместные задачи. Библиотека легко интегрируется в существующие проекты Jason: просто добавьте JAR, настройте нужную среду в файле архитектуры агента и запустите симуляцию. Разработчики также могут расширять или настраивать параметры и правила для адаптации среды под свои исследовательские или образовательные нужды.

LifelongAgentBench предназначена для моделирования реальных сценариев постоянного обучения, позволяя разработчикам тестировать AI-агентов на последовательности развивающихся задач. Фреймворк предоставляет API plug-and-play для определения новых сценариев, загрузки наборов данных и настройки политик управления памятью. Встроенные модули оценки считают метрики такие, как перенос вперед, перенос назад, уровень забывания и комбинированная производительность. Пользователи могут запускать базовые реализации или интегрировать проприетарных агентов, чтобы обеспечить сравнение при одинаковых условиях. Результаты экспортируются в стандартизированные отчеты с интерактивными графиками и таблицами. Модульная архитектура поддерживает расширения с кастомными загрузчиками данных, метриками и плагинами визуализации, что позволяет исследователям и инженерам адаптировать платформу под разные области применения.

На практике LlamaSim позволяет определить несколько AI-агентов с помощью модели Llama, настроить сценарии взаимодействия и запускать контролируемые симуляции. Вы можете настроить личность агентов, логику принятия решений и каналы связи с помощью простых API на Python. Фреймворк автоматически управляет созданием подсказок, разбором ответов и отслеживанием состояния диалога. Он регистрирует все взаимодействия и предоставляет встроенные метрики оценки, такие как когерентность ответов, уровень завершения задач и задержка. Благодаря плагинам, можно интегрировать внешние источники данных, добавлять пользовательские функции оценки или расширять возможности агентов. Легкий ядроLlamaSim подходит для локальной разработки, CI/CD и облачных развертываний, что обеспечивает воспроизводимость исследований и проверку прототипов.

Multi-Agents System from Scratch предоставляет полный набор модулей на Python для построения, настройки и оценки мультиагентных сред с нуля. Пользователи могут определять модели мира, создавать классы агентов с уникальными сенсорными входами и возможностями действий, а также настраивать гибкие протоколы коммуникации для сотрудничества или конкуренции. Фреймворк поддерживает динамическое распределение задач, модули стратегического планирования и отслеживание производительности в реальном времени. Его модульная архитектура позволяет легко интегрировать пользовательские алгоритмы, функции вознаграждения и механизмы обучения. Встроенные инструменты визуализации и логирования позволяют разработчикам контролировать взаимодействия агентов и диагностировать паттерны поведения. Разработан с учетом расширяемости и ясности, система подходит как исследователям в области распределенного ИИ, так и педагогам, обучающим моделированию на базе агентов.