Код как Политики предоставляет структуру для автоматизации генерации политик с использованием кода. Он поддерживает пользователей в определении их пользовательских правил и генерации соответствующих политик на основе их спецификаций. Эта система не только упрощает процесс создания политик, но и обеспечивает точность и согласованность в реализации политик.

CompliantLLM предоставляет предприятиям комплексное решение для соответствия при развертывании больших языковых моделей. Интегрируя SDK или API-шлюз CompliantLLM, все взаимодействия с LLM перехватываются и оцениваются в соответствии с пользовательскими политиками, включая правила конфиденциальности данных, отраслевые нормативы и стандарты корпоративного управления. Конфиденциальная информация автоматически скрывается или маскируется, что обеспечивает ее недоступность за пределами организации. Платформа генерирует неизменяемые журналы аудита и визуальные панели, позволяющие сотрудникам по соблюдению соответствия и безопасности отслеживать использование, расследовать возможные нарушения и формировать детализированные отчеты о соответствии. Благодаря настраиваемым шаблонам политик и управлению доступом на основе ролей, CompliantLLM упрощает управление политиками, ускоряет подготовку к аудитам и снижает риск несоответствия в рабочих потоках ИИ.

Шепортинг — это открытая симуляционная платформа, предназначенная для исследований и разработок в области обучения с подкреплением с целью изучения и реализации задач пастушества с несколькими агентами. Она предоставляет среду, совместимую с Gym, в которой агенты могут обучаться выполнять поведение, такое как охватывание, сбор и рассеивание целевых групп в непрерывных или дискретных пространствах. В рамках реализованы модульные функции формировки наград, параметризация среды и утилиты для мониторинга обучения. Пользователи могут задавать препятствия, динамичные популяции агентов и собственные политики с использованием TensorFlow или PyTorch. Скрипты визуализации создают траектории и видео взаимодействия агентов. Модульная структура Шепортинга обеспечивает легкую интеграцию с существующими библиотеками RL, что позволяет воспроизводимые эксперименты, сравнение новых стратегий координации и быстрое создание прототипов решений на базе ИИ.

Простейшее самостоятельное обучение предлагает разработчикам очень простой способ создавать и обучать агентов обучения с усилением на Python. Фреймворк абстрагирует основные компоненты RL, такие как оболочки окружений, модули политик и буферы опыта в лаконичные интерфейсы. Пользователи могут быстро инициализировать окружения, определять пользовательские политики с помощью знакомых бэкендов PyTorch или TensorFlow, запускать обучающие циклы с встроенным логированием и сохранением контрольных точек. Библиотека поддерживает on-policy и off-policy алгоритмы, что позволяет гибко экспериментировать с Q-обучением, градиентами политики и методами актор-критик. Снижая объем шаблонного кода, простое самообучение позволяет специалистам, педагогам и исследователям быстро прототипировать алгоритмы, проверять гипотезы и визуализировать эффективность агентов с минимальной настройкой. Его модульная структура облегчает интеграцию с существующими ML-стеками и пользовательскими окружениями.