Assisterr стоит на переднем крае экосистемы ИИ, предлагая децентрализованные малые языковые модели (SLM). Эти модели позволяют сообществам разрабатывать индивидуальные решения для различных уникальных вызовов. Создавая экосистему, в которой пользователи могут представлять реальные проблемы, Assisterr позволяет каждой SLM специализироваться в различных областях, создавая надежную сеть возможностей решения проблем. Этот децентрализованный подход обеспечивает доступ пользователей к высокоспециализированным и хорошо управляемым инструментам ИИ, способствуя инновационному и совместному ИИ-ландшафту.

Bosch AI стремится повысить качество цифрового мира с помощью передовых технологий AI, чтобы сделать жизнь проще и безопаснее. Они используют данные более чем из 230 заводов Bosch, проводя безопасные, надежные и объяснимые исследования AI. Они сосредоточены на практических приложениях в различных отраслях и содействуют сотрудничеству с лидерами индустрии и академии для расширения своей исследовательской сети.

В Mangus мы верим, что непрерывное обучение — это ключ к раскрытию потенциала и продвижению вперед. Наша платформа предлагает уникальное сочетание персонализированных программ обучения, ресурсов и экспертного руководства, созданных для того, чтобы помочь отдельным лицам и организациям достичь своих целей. С акцентом на практическое применение и действенные выводы, Mangus готовит вас к предстоящим вызовам, независимо от того, хотите ли вы повысить свою квалификацию, переквалифицироваться или создать культуру обучения на своем рабочем месте. Присоединяйтесь к нам в путешествии к личностному и профессиональному росту.

FMAS (Гибкая система мультиагентов) — это открытая библиотека Python для построения, выполнения и визуализации моделирования мультиагентов. Вы можете определить агентов с собственной логикой принятия решений, настроить модель окружения, установить каналы обмена сообщениями для коммуникации и запускать масштабируемое моделирование. FMAS предоставляет хуки для мониторинга состояния агентов, отладки взаимодействий и экспорта результатов. Его модульная архитектура поддерживает плагины для визуализации, сбора метрик и интеграции с внешними источниками данных, что делает его идеальным для исследований, обучения и прототипирования автономных систем в реальных условиях.

LobeHub предлагает ряд функций, предназначенных для того, чтобы сделать разработку моделей ИИ доступной для всех. Пользователи могут легко загружать наборы данных, выбирать спецификации моделей и настраивать параметры с помощью простой интерфейса. Платформа также предоставляет варианты интеграции, позволяя пользователям быстро развертывать свои модели для реальных приложений. Упрощая процесс обучения модели, LobeHub отвечает как начинающим, так и опытным разработчикам, ищущим эффективность и легкость в использовании.