icon
AI 工具 AI 智能代理 MCP 排名 提交及廣告
登入

直覺操作的experimentação em IA工具

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

experimentação em IA

  • 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。
    0
    0
    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。

  • CrewAI-Learning

    CrewAI-Learning實現了具有可定制環境和內建訓練工具的協作多智能體強化學習。
    0
    0
    CrewAI-Learning 是什麼？
    CrewAI-Learning是一個開源庫，旨在簡化多智能體強化學習的項目。它提供環境結構、模組化智能體定義、可定制的回饋函數，以及適用於協作任務的內建算法如DQN、PPO和A3C。用戶可以定義場景、管理訓練迴圈、記錄度量並視覺化結果。框架支持動態配置智能體團隊和回饋共享策略，使其在多領域中便於原型設計、評估和優化合作AI解決方案。

  • 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。
    0
    0
    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。

  • LLM Clash

    讓你的LLM與其他LLM即時辯論。
    0
    0
    LLM Clash 是什麼？
    LLM Clash是一個動態平台，旨在為想要在即時辯論中挑戰其他大型語言模型（LLM）的AI愛好者、研究者和業餘者提供服務。該平台具有多功能，支持微調和即用模型，無論它們是本地托管還是基於雲的。這使其成為測試和改進您的LLM性能及辯論能力的理想環境。有時，一個精心設計的提示就是在辯論中改變局勢所需的全部！
精選