Wizilink использует мощь искусственного интеллекта для создания высокоинтерактивной среды обучения. Пользователи могут участвовать в динамических сессиях вопросов и ответов, что позволяет сотрудникам легко получать доступ к соответствующей информации и поддержке в процессе обучения. Извлечение документов на основе контекста гарантирует, что члены команды получат наиболее актуальные ресурсы под рукой, что способствует более эффективному обучению. В сочетании с передовой аналитикой Wizilink предоставляет инсайты о поведении в учебе и пробелах в знаниях, позволяя организациям постоянно улучшать свои программы обучения.

WNR.AI — это универсальная платформа, позволяющая пользователям создавать, обучать и развертывать AI-героев, способных взаимодействовать через голос, видео и текст. Этот инструмент особенно полезен для компаний, стремящихся улучшить взаимодействие с клиентами, оптимизировать процессы или реализовать привлекательные цифровые решения. От генерации персонализированных описаний продуктов до создания AI-чат-ботов, которые направляют клиентов в процессе принятия покупательских решений, WNR.AI предлагает обширный набор функций, разработанных для удовлетворения различных бизнес-потребностей.

В основе Memary лежит модульная система управления памятью, специально разработанная для больших языковых моделей-агентов. Через абстрагирование взаимодействий с помощью общего API она поддерживает несколько бекендов, включая словари в памяти, Redis для распределенного кэширования и векторные хранилища, такие как Pinecone или FAISS, для семантического поиска. Пользователи могут определять схемы памяти (эпизодическую, семантическую или долгосрочную) и использовать модели встраивания для автоматического наполнения векторных хранилищ. Функции поиска позволяют вспоминать релевантную память в ходе диалогов, повышая качество ответов и релевантность прошлых взаимодействий или области данных. Благодаря расширяемой архитектуре, Memary может интегрировать пользовательские бекенды и функции встраивания, делая его идеальным для разработки надежных, с состоянием AI-приложений, таких как виртуальные помощники, боты службы поддержки клиентов и инструменты исследования, требующие долговременного хранения знаний.

Фреймворк YGO-Agent позволяет исследователям и энтузиастам создавать ИИ-ботов, которые играют в Yu-Gi-Oh, используя обучение с подкреплением. Он оборачивает симулятор YGOPRO в совместимую с OpenAI Gym среду, определяя состояния, такие как рука, поле и показатели жизни, а также действия, включая призыв, активацию заклинаний/ловушек и атаки. Вознаграждения основаны на исходе победы/проигрыша, нанесённом уроне и ходе игры. Архитектура агента реализована на PyTorch с использованием DQN, с возможностью настройки кастомных сетевых архитектур, повторной обучения опыта и ε-жадной стратегии исследования. Модули логирования регистрируют кривые обучения, коэффициенты выигрыша и подробные логовые записи ходов для анализа. Рамочное решение модульное, что позволяет пользователям заменять или расширять компоненты, такие как функции награды или пространство действий.

PromptsBetter — это платформа, разработанная для помощи пользователям в беспроблемной генерации качественных запросов ИИ. Интерфейс, удобный для пользователя, позволяет быстро создавать запросы, обеспечивая плавный рабочий процесс в обучении и разработке ИИ. С акцентом на эффективность и простоту PromptsBetter отвечает потребностям как начинающих пользователей, так и опытных специалистов в области ИИ. Платформа поддерживает различные системы и интегрирует основные функции для оптимизации процесса генерации запросов.

MARL Simulator предназначен для эффективной и масштабируемой разработки алгоритмов мультиагентного обучения с подкреплением (MARL). Используя распределённое ядро PyTorch, он позволяет запускать параллельное обучение на нескольких GPU или узлах, значительно сокращая время экспериментов. Модульный интерфейс окружений поддерживает стандартные сценарии — такие как совместная навигация, охотник-жертва и мир в сетке, — а также пользовательские среды. Агентам доступны различные протоколы коммуникации для координации действий, обмена наблюдениями и синхронизации наград. Настраиваемые пространства наград и наблюдений обеспечивают тонкий контроль за динамикой обучения, а встроенные инструменты логирования и визуализации дают постоянный обзор показателей эффективности.