Эффективные Forschungsreproduzierbarkeit решения

Используйте Forschungsreproduzierbarkeit инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

Forschungsreproduzierbarkeit

  • Плагин GAMA Genstar интегрирует модели генеративного ИИ в симуляции GAMA для автоматической генерации поведения агентов и сценариев.
    0
    0
    Что такое GAMA Genstar Plugin?
    Плагин GAMA Genstar добавляет возможность работы с генеративным ИИ в платформу GAMA, предоставляя коннекторы к OpenAI, локальным LLM и эндпоинтам пользовательских моделей. Пользователи определяют подсказки и пайплайны в GAML для генерации решений агентов, описаний сред и параметров сценариев на лету. Плагин поддерживает синхронные и асинхронные API-запросы, кэширование ответов и настройку параметров. Он упрощает интеграцию моделей на естественном языке в крупномасштабные симуляции, уменьшая объем ручного скриптинга и стимулируя создание более богатого и адаптивного поведения агентов.
    Основные функции GAMA Genstar Plugin
    • Подключение к OpenAI и локальным LLM дляInference по запросу
    • Определение поведения на базе ИИ через примитивы GAML
    • Поддержка синхронных и асинхронных вызовов моделей
    • Кэширование ответов и настройка параметров
    • Настраиваемые шаблоны подсказок и пайплайны
  • MARFT — это открытый исходный код многопользовательский набор инструментов для тонкой настройки обучения с подкреплением нескольких агентов для совместных работ ИИ и оптимизации языковых моделей.
    0
    0
    Что такое MARFT?
    MARFT — это основанный на Python инструмент для больших языковых моделей (LLM), позволяющий воспроизводить эксперименты и быстро прототипировать системы совместного ИИ.
  • WorFBench — это open-source-фреймворк для оценки ИИ-агентов на базе больших языковых моделей в задачах разложения, планирования и оркестрации нескольких инструментов.
    0
    0
    Что такое WorFBench?
    WorFBench — это комплексный open-source-фреймворк, предназначенный для оценки возможностей агентов ИИ, построенных на больших языковых моделях. Он предлагает широкий спектр задач — от планирования маршрутов до рабочих процессов генерации кода, — каждая с четко определенными целями и метриками оценки. Пользователи могут настраивать стратегии агентов, интегрировать внешние инструменты через стандартизированные API и запускать автоматические оценки, записывая показатели по разложению задач, глубине планирования, точности вызова инструментов и качеству конечного вывода. Встроенные панели визуализации позволяют отслеживать путь принятия решений каждого агента, что облегчает выявление сильных и слабых сторон. Модульная архитектура WorFBench позволяет быстро расширять функциональность новыми задачами или моделями, способствуя воспроизводимости исследований и сравнительным исследованиям.
Рекомендуемые