Workout Master — это инновационная платформа, использующая технологии ИИ для создания индивидуальных тренировочных планов. Вводя свои фитнес-цели, уровень опыта и предпочтения, ИИ генерирует индивидуальные тренировочные планы, разработанные для максимизации ваших результатов. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным спортсменом, Workout Master адаптируется к вашим уникальным потребностям, обеспечивая эффективное и целенаправленное фитнес-путешествие.

Text-to-Reward предоставляет pipeline для обучения моделей вознаграждения, которые отображают текстовые описания задач или отзывы в скалярные значения вознаграждения для агентов RL. Используя архитектуры на базе трансформеров и тонкую настройку на собранных данных предпочтений человека, фреймворк автоматически учится интерпретировать инструкции на естественном языке как сигналы вознаграждения. Пользователи могут задавать произвольные задачи через текстовые подсказки, обучать модель и затем интегрировать полученную функцию вознаграждения в любой алгоритм RL. Такой подход устраняет необходимость ручного задания наград, повышает эффективность выборки и позволяет агентам следовать сложным многошаговым инструкциям в симулированных или реальных средах.

Kayyo - это мобильное приложение, основанное на ИИ, предназначенное для того, чтобы служить личным тренером по смешанным боевым искусствам (MMA). Оно анализирует движения пользователя, предоставляет персонализированную обратную связь и рекомендации, предлагает индивидуальные планы тренировок. Приложение также включает виртуальных партнеров по спаррингам и сообщество бойцов, где пользователи могут делиться опытом и полезными советами. Интегрируя технологии ИИ, Kayyo нацелено на помощь пользователям в эффективном обучении, тренировках и соревнованиях по MMA, независимо от их местоположения или уровня подготовки.

Synthesis AI является пионером в создании синтетических данных для обучения и улучшения моделей компьютерного зрения. Генерируя высокоточные и разнообразные наборы данных, Synthesis AI обеспечивает более эффективную разработку и доработку моделей машинного обучения. Платформа решает ограничения сбора реальных данных, позволяя пользователям моделировать редкие события и крайние случаи, которые в противном случае трудно и дорого захватить. Это приводит к более быстрому, более надежному обучению моделей и значительной экономии средств.