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.

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.

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.

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.

Dino Reinforcement Learning — это полный набор инструментов для обучения AI-агента играть в игру динозавров Chrome с помощью обучения с подкреплением. Интеграция с безголовым Chrome через Selenium обеспечивает захват игровых кадров в реальном времени и их обработку в представления состояний, оптимизированные для входных данных глубоких Q-сетей. В рамках реализованы модули памяти воспроизведения, эвристического исследования epsilon-greedy, моделей сверточных нейронных сетей и циклов обучения с настраиваемыми гиперпараметрами. Пользователи могут отслеживать прогресс обучения через консольные логи и сохранять контрольные точки для последующей оценки. После обучения агент может быть запущен для автономной игры или протестирован против различных архитектур моделей. Модульный дизайн облегчает замену алгоритмов RL, что делает платформу гибкой для экспериментов.