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直覺操作的Experimentación en IA工具

快速掌握並使用Experimentación en IA工具，不論新手或專業人士，都能享受流暢的操作體驗。

Experimentación en IA

  • Flocking Multi-Agent

    一個基於Python的框架，實現群聚算法，用於多智能體模擬，使AI智能體能協調並動態導航。
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    Flocking Multi-Agent 是什麼？
    Flocking Multi-Agent提供模組化的庫，用於模擬展示群體智慧的自主智能體。它編碼核心操控行為——凝聚、分離與對齊——以及避障和動態目標追蹤。利用Python和Pygame進行視覺化，該框架允許調整如鄰居半徑、最大速度和轉向力等參數。它支持通過自定義行為函數和機器人或遊戲引擎的集成掛鉤來擴展。適用於AI、機器人學、遊戲開發和學術研究的實驗，展示簡單的本地規則如何產生複雜的全局行為。

  • LLM Playground

    一個多功能的平台，用於試驗大型語言模型。
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    LLM Playground 是什麼？
    LLM Playground作為一個全面的工具，為對大型語言模型（LLMs）感興趣的研究人員和開發人員提供服務。用戶可以嘗試不同的提示，評估模型反應並部署應用程序。該平台支持多種LLM，並包括性能比較功能，使用戶能夠查看哪個模型最適合他們的需求。通過它的可訪問界面，LLM Playground旨在簡化與複雜機器學習技術的交互過程，使其成為教育和實驗的寶貴資源。

  • MARFT

    MARFT是一個開源的多代理強化學習(RL)微調工具包，用於協作AI工作流程和語言模型優化。
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    MARFT 是什麼？
    MARFT是一個基於Python的LLM，支持可重複實驗和快速原型設計協作式AI系統。

  • Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games

    一個提供 DQN、PPO 和 A2C 代理人，用於在 PettingZoo 遊戲中進行多智能體強化學習的 GitHub 倉庫。
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    Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games 是什麼？
    PettingZoo 遊戲的強化學習代理人是一個基於 Python 的程式庫，提供現成的 DQN、PPO 和 A2C 演算法，用於 PettingZoo 環境下的多智能體強化學習。具有標準化的訓練與評估腳本、可配置的超參數、整合的 TensorBoard 日誌記錄，以及支持競爭和合作遊戲。研究人員和開發者可以克隆倉庫、調整環境與演算法參數、運行訓練並視覺化指標，以快速進行多智能體 RL 實驗和基準測試。

  • Vanilla Agents

    Vanilla Agents 提供現成的 DQN、PPO 和 A2C 強化學習代理的實現，具有可自定義的訓練流程。
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    Vanilla Agents 是什麼？
    Vanilla Agents 是一個輕量級的 PyTorch 為基礎的框架，提供模組化且可擴展的核心強化學習代理實作。它支援 DQN、Double DQN、PPO 和 A2C 等演算法，並配備與 OpenAI Gym 兼容的可插拔環境封裝。用戶可以配置超參數、記錄訓練指標、保存檢查點並制圖學習曲線。程式碼架構清晰，非常適合研究原型設計、教育用途及新想法的基準測試。

  • CAMEL-AI

    CAMEL-AI是一個開源的大型語言模型多代理框架，能讓自主代理利用檢索增強生成和工具集成來協作。
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    CAMEL-AI 是什麼？
    CAMEL-AI是一個基於Python的框架，讓開發者與研究人員能建構、配置及運行多個由LLMs支援的自主AI代理。它內建支援檢索增強生成（RAG）、外部工具運用、代理通信、記憶與狀態管理以及排程功能。藉由模組化組件與便捷整合，團隊可以快速原型化複雜的多代理系統、自動化流程並擴展不同LLM後端的實驗。
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