Findr — это инновационное корпоративное поисковое решение, которое использует искусственный интеллект для упрощения и оптимизации извлечения информации для команд. Он интеллектуально соединяется с различными приложениями, позволяя пользователям искать документы, аналитические сведения и данные с одной платформы. Эта унифицированная поисковая возможность улучшает совместную работу, повышает эффективность и обеспечивает легкий доступ команды к необходимой информации для принятия обоснованных решений. С мощными алгоритмами поиска Findr обеспечивает быстрые и точные результаты, облегчая поиск нужного.

LangSearch предлагает мощный API, поддерживающий обработку естественного языка для веб-поиска. Он предоставляет подробные результаты поиска из обширной базы данных веб-документов, включая новости, изображения и видео. API поддерживает как ключевые слова, так и векторные запросы и использует модель переоценки, которая улучшает точность результатов. Легкая интеграция в различные приложения и инструменты делает LangSearch идеальным выбором для разработчиков, стремящихся добавить расширенные функции поиска в свои проекты.

Milvus - это база данных векторов с открытым исходным кодом, специально разработанная для управления рабочими нагрузками ИИ. Она обеспечивает высокопроизводительное хранение и извлечение встраиваний и других типов векторных данных, позволяя эффективно выполнять поиск схожести по большим наборам данных. Платформа поддерживает различные фреймворки машинного и глубокого обучения, позволяя пользователям бесшовно интегрировать Milvus в свои приложения ИИ для анализа и вывода в реальном времени. С такими функциями, как распределенная архитектура, автоматическое масштабирование и поддержка различных типов индексов, Milvus специально создан для удовлетворения требований современных решений ИИ.

Репозиторий Berkeley Pacman Projects предлагает модульную кодовую базу на Python, в которой пользователи могут создавать и тестировать агентов ИИ в лабиринте Pacman. Мы руководствуемся обучением без предварительной информации и с ней (DFS, BFS, A*), состязательным многоагентным поиском (minimax, alpha-beta-отсечение) и обучением с подкреплением (Q-обучение с извлечением признаков). Встроенные графические интерфейсы визуализируют поведение агентов в реальном времени; встроенные тесты и автоградера проверяют правильность. Итеративно совершенствуя алгоритмы, пользователи приобретают практический опыт в исследовании пространства состояний, проектировании эвристик, состязательном рассуждении и обучении на основе наград в рамках единой игровой среды.