AutoDRIVE Cooperative MARL — это проект на GitHub, сочетающий симулятор городского вождения AutoDRIVE с адаптируемыми алгоритмами мультиагентного обучения с подкреплением. Включает скрипты обучения, оболочки среды, метрики оценки и инструменты визуализации для разработки и тестирования политик кооперативного вождения. Пользователи могут настраивать наблюдаемые пространства агентов, функции вознаграждения и гиперпараметры обучения. Репозиторий поддерживает модульные расширения, позволяющие определять индивидуальные задачи, использовать обучение по куррикулуму и отслеживать показатели эффективности для исследований по координации автономных транспортных средств.

Modl.ai предлагает комплексную платформу для разработчиков, позволяющую легко обучать, развертывать и управлять моделями машинного обучения. С функциями, которые облегчают быструю итерацию моделей, автоматическое версионирование и удобные инструменты управления, она предоставляет командам возможность оптимизировать рабочие процессы и повысить продуктивность. Платформа включает возможности для непрерывной интеграции и доставки моделей, позволяя бизнесу эффективно использовать технологии ИИ. Кроме того, Modl.ai поддерживает совместную работу, что делает его идеальным для небольших команд и крупных организаций в их инициативах по ИИ.

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.

multiagent_envs — это модульный набор сред на Python, предназначенных для исследований и разработки в области обучения с подкреплением с несколькими агентами. Включает сценарии, такие как кооперативная навигация, хищник-жертва, социальные дилеммы и соревновательные арены. Каждая среда позволяет задавать число агентов, характеристики наблюдений, функции вознаграждения и динамику столкновений. Фреймворк легко интегрируется с популярными RL-библиотеками как Stable Baselines и RLlib, поддерживая векторизированное обучение, параллельное выполнение и легкое логирование. Пользователи могут расширять существующие сценарии или создавать новые с помощью простой API, ускоряя экспериментирование с алгоритмами MADDPG, QMIX, PPO в воспроизводимых условиях.

VMAS — полный набор инструментов для построения и обучения мультиагентных систем с помощью глубокого обучения с подкреплением. Он обеспечивает параллельное моделирование сотен экземпляров окружений на GPU, что позволяет собирать данные с высокой пропускной способностью и масштабировать обучение. VMAS включает реализации популярных алгоритмов MARL, таких как PPO, MADDPG, QMIX и COMA, и предлагает модульные интерфейсы для быстрой прототипизации политики и среды. Фреймворк позволяет организовать централизованное обучение с децентрализованным исполнением (CTDE), поддерживаемые настраиваемые наградные функции, пространства наблюдения и хуки обратных вызовов для ведения журналов и визуализации. Благодаря модульной архитектуре VMAS легко интегрируется с моделями PyTorch и внешними средами, что делает его идеальным для исследований в задачах сотрудничества, соревнований и смешанных мотиваций в робототехнике, управлении трафиком, распределении ресурсов и сценариях игровой AI.

Многопроцессорные модели NKC предоставляют исследователям и разработчикам все необходимые инструменты для проектирования, обучения и оценки систем с несколькими агентами. Они включают модульную архитектуру, позволяющую определять пользовательские политики агентов, динамику окружающей среды и структуры вознаграждения. Точная интеграция с OpenAI Gym позволяет быстро создавать прототипы, а поддержка TensorFlow и PyTorch обеспечивает гибкость выбора платформы обучения. В платформе реализованы утилиты для повторного обхода опыта, централизованного обучения с раздельным выполнением и распределенного обучения на нескольких GPU. Расширенные модули для логирования и визуализации собирают показатели выполнения, способствуя бенчмаркингу и настройке гиперпараметров. Упрощая настройку сценариев с кооперативными, соревновательными и смешанными мотивациями, NKC позволяет ускорить эксперименты в области автономных транспортных средств, робототехнических рой и игровых ИИ.

Этот проект с открытым исходным кодом представляет собой полный фреймворк обучения с подкреплением для нескольких агентов на базе PyTorch и Unity ML-Agents. Включает децентрализованные алгоритмы DDPG, обертки окружения и тренировочные скрипты. Пользователи могут настраивать политики агентов, критические сети, буферы повторных данных и параллельных рабочих. Встроены хуки для логирования и мониторинга с помощью TensorBoard, а модульная структура позволяет легко внедрять пользовательские функции награды и параметры окружения. В репозитории есть примерные сцены Unity с демонстрациями задач совместной навигации, что делает его идеально подходящим для расширения и бенчмаркинга сценариев с множеством агентов в симуляциях.

AutoDRIVE Cooperative MARL — это открытая платформа для обучения и развертывания совместных политик обучения с подкреплением для автономных заданий. Она интегрируется с реалистичными симуляторами для моделирования дорожных сценариев, таких как перекрестки, автопоезда на шоссе и сценарии слияния. В рамках реализовано централизованное обучение с децентрализованным выполнением, что позволяет транспортным средствам обучаться объединённым политикам для повышения эффективности и безопасности дорожного движения. Пользователи могут настраивать параметры среды, выбирать алгоритмы MARL, визуализировать прогресс обучения и оценивать координацию агентов.

CrewAI-Learning — это библиотека с открытым исходным кодом, предназначенная для упрощения проектов по обучению с несколькими агентами с усилением. Она предлагает каркасы окружений, модульное определение агентов, настраиваемые функции вознаграждения и набор встроенных алгоритмов, таких как DQN, PPO и A3C, адаптированных для совместных задач. Пользователи могут определять сценарии, управлять циклами обучения, вести журнал метрик и визуализировать результаты. Фреймворк поддерживает динамическую настройку команд агентов и стратегий обмена вознаграждениями, что облегчает прототипирование, оценку и оптимизацию решений ИИ для сотрудничества в различных областях.

Mean-Field MARL предоставляет надежный фреймворк на Python для реализации и оценки алгоритмов обучения с подкреплением для нескольких агентов с помощью среднего поля. Он моделирует взаимодействия больших агентов, аппроксимируя средний эффект соседних агентов через Q-обучение с использованием среднего поля. В библиотеку входят обертки сред, модули политик агентов, циклы обучения и метрики оценки, что позволяет масштабировать обучение сотен агентов. Созданный на базе PyTorch для ускорения на GPU, он поддерживает настраиваемые среды, такие как Particle World и Gridworld. Модульный дизайн облегчает расширение новыми алгоритмами, а встроенные инструменты логирования и визуализации на базе Matplotlib позволяют отслеживать награды, кривые потерь и распределения среднего поля. Примерные скрипты и документация помогают пользователям настроить, конфигурировать эксперименты и анализировать результаты, делая его идеальным как для исследований, так и для прототипирования больших систем агентов.

Многопро Agentное обучение с подкреплением от alaamoheb — это комплексная открытая библиотека, предназначенная для облегчения разработки, обучения и оценки нескольких агентов, действующих в общих средах. В ней реализованы модульные алгоритмы, основанные на ценности и политике, такие как DQN, PPO, MADDPG и другие. Репозиторий поддерживает интеграцию с OpenAI Gym, Unity ML-Agents и StarCraft Multi-Agent Challenge, позволяя экспериментировать как в исследовательских, так и в реалистичных сценариях. Благодаря настраиваемым YAML-экспериментальным настройкам, утилитам логирования и инструментам визуализации, специалисты могут отслеживать кривые обучения, подбирать гиперпараметры и сравнивать разные алгоритмы. Этот фреймворк ускоряет эксперименты в кооперативных, соревновательных и смешанных многопро Agentных задачах, облегчая воспроизводимость исследований и бенчмаркинг.

Боковая панель ChatGPT - Агревация моделей предлагает комплексный чат-бот опыт непосредственно из боковой панели браузера. Поддерживая несколько моделей, таких как ChatGPT 3.5, GPT-4, Google Gemini и другие, она позволяет пользователям обходить ограничения подключения внутри страны. С такими функциями, как разнообразные форматы вывода, история чата, хранящаяся в облаке, и богатые шаблоны подсказок, пользователи могут легко взаимодействовать с современными моделями ИИ. Дисплей боковой панели гарантирует, что он не будет мешать вашему просмотру, что делает его эффективным инструментом для различных случаев использования.

Каждая модель ИИ является комплексной платформой, упрощающее интеграцию различных моделей ИИ в ваши приложения. С доступом к более чем 120 моделям ИИ, включая ChatGPT от OpenAI и Claude от Anthropic, разработчики могут легко создавать масштабируемые ИИ-приложения. Платформа предоставляет обширную документацию, SDK для большинства языков программирования и API, чтобы сделать процесс интеграции бесшовным. Будь вы новичком или экспертом, каждая модель ИИ делает разработку с ИИ проще и эффективнее.

ModelFusion разработан для упрощения использования генеративного AI, предлагая единый интерфейс для доступа к широкому спектру крупных языковых моделей (LLM). От создания контента до анализа данных, пользователи могут использовать возможности моделей от таких провайдеров, как OpenAI, Anthropic и других. С 23 различными моделями на выбор ModelFusion поддерживает разнообразные приложения, обеспечивая возможность найти подходящее решение для конкретных нужд. Кредиты Fusion облегчают использование этих моделей, делая доступный и эффективный передовой AI.

Выбор модели по умолчанию ChatGPT — это удобное расширение для Chrome, разработанное для улучшения вашего взаимодействия с ChatGPT. Пользователи могут легко установить свою модель по умолчанию на GPT-4, GPT-3.5 или другие доступные версии, что делает его полезным для тех, кто регулярно переключается между моделями. С этим расширением все новые разговоры будут автоматически использовать выбранную модель, экономя время и обеспечивая последовательность для пользователей, занимающихся различными задачами, такими как написание, кодирование или мозговой штурм.

CoCLR — это новый метод самообучения для представления видео. Он использует только визуальные данные для совместного обучения моделей представления видео с использованием целей InfoNCE и MoCo. Этот метод решает задачу эффективной обработки больших объемов неаннотированных видеоданных, что делает его ценным для приложений, где аннотированные данные ограничены или недоступны.

Train A Model предоставляет удобную платформу для обучения различных типов AI моделей, включая модели Stable Diffusion. С простыми шагами и мощным интерфейсом пользователи могут загружать свои наборы данных, настраивать параметры и обучать модели, адаптированные к их конкретным требованиям. Работая с AI-генеративным искусством, генераторами аватаров или любыми другими проектами с использованием AI, Train A Model упрощает весь процесс, делая передовые AI технологии доступными для всех.

Постоянный ML — это инновационная платформа машинного обучения, которая использует постоянное обучение для значительного ускорения обучения моделей. Устраняя время и ресурсы, обычно необходимые для перенастройки моделей, она позволяет бизнесу быстро итераировать и развёртывать модели машинного обучения. Платформа спроектирована так, чтобы поддерживать различные применения в разных отраслях, включая финансы, здравоохранение и розничную торговлю. Благодаря встроенной регуляризации и возможностям непрерывного обучения, постоянный ML гарантирует, что модели остаются актуальными и точными без необходимости обширного ручного вмешательства.

AllNewModels — это платформа, которая объединяет последние языковые модели обучения AI (LLMs) под одной подпиской. Независимо от того, нужны ли вам расширенные возможности для письма, кодирования или других языковых задач, эта платформа предлагает бесконечные возможности. От коротких рассказов и стихов до маркетинговых текстов и описаний продуктов, AI LLM на AllNewModels позволяют пользователям раскрывать креативность и достигать большей эффективности в своих проектах. Платформа разработана так, чтобы быть удобной для пользователей и доступной как для индивидуального, так и для профессионального использования.

ChatGLM — это современная открытая билингвальная языковая модель, основанная на архитектуре Общей языковой модели (GLM), способная понимать и генерировать текст как на китайском, так и на английском языках. Она была обучена на примерно 1 триллионе токенов данных, что позволяет ей давать контекстуально уместные ответы и обеспечивать более плавные диалоги. ChatGLM разработан для универсального использования и может применяться в различных областях, включая обслуживание клиентов, образовательные приложения и создание контента, что делает его отличным выбором для организаций, стремящихся интегрироватьAI-технологии в свою коммуникацию.