Гибкие graphical interface решения

Используйте многофункциональные graphical interface инструменты, которые адаптируются под ваши нужды.

graphical interface

  • LanguageGUI — это открытый UI Kit, который улучшает форматирование текста LLM в богатые графические интерфейсы.
    0
    0
    Что такое LanguageGUI?
    LanguageGUI — это современная открытая система дизайна и UI Kit, разработанная для предоставления крупным языковым моделям (LLM) гибкости форматирования текстовых выходов в более привлекательные и интерактивные графические пользовательские интерфейсы. Этот инструмент особенно полезен для разработчиков и дизайнеров, стремящихся создавать более визуально привлекательные и удобные приложения, обеспечивая обогащение текстовых взаимодействий мощными графическими элементами для улучшения пользовательского опыта.
  • Обеспечивает бекенд FastAPI для визуальной оркестровки и выполнения рабочих процессов языковых моделей на графах в интерфейсе LangGraph.
    0
    0
    Что такое LangGraph-GUI Backend?
    Бэкэнд LangGraph-GUI — это проект с открытым исходным кодом на FastAPI, обеспечивающий графический интерфейс LangGraph. Он обрабатывает операции CRUD для узлов и ребер графа, управляет выполнением рабочих процессов с разными языковыми моделями и возвращает результаты в реальном времени. Поддерживает аутентификацию, логирование и расширяемость за счет пользовательских плагинов, позволяя пользователям прототипировать, тестировать и внедрять сложные рабочие процессы обработки естественного языка с помощью визуального программирования при полном контроле над конвейерами выполнения.
  • Открытая источниковая Python-рамка с агентами ИИ на базе Pacman для реализации алгоритмов поиска, состязательной игры и обучения с подкреплением.
    0
    0
    Что такое Berkeley Pacman Projects?
    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.
Рекомендуемые