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Desarrolladores, investigadores y modeladores interesados en la Inferencia Activa para aplicaciones descentralizadas y adyacentes a la cadena de bloques.
Aplicando ejemplos e herramientas de Inferencia Activa en contextos de sistemas descentralizados y adyacentes a la cadena de bloques.
Lead: Daniel Friedman
Este proyecto está archivado. Ya no es activo y cualquier participación que se solicite abajo describe cómo operaba anteriormente.
Active Blockference desarrolla ejemplos e herramientas de Inferencia Activa aplicables a sistemas descentralizados y adyacentes a la cadena de bloques. El proyecto ha producido un repositorio GitHub, entradas de blog y videos de revisión, y sirve como punto de integración para el trabajo de modelado multiagente de Active InferAnts.
Active Blockference explora cómo la Inferencia Activa puede aplicarse a entornos descentralizados — sistemas donde los agentes interactúan sin coordinación centralizada. El proyecto desarrolla ejemplos de modelado, implementaciones y recursos que muestran cómo los modelos generativos y la minimización de energía libre se aplican en contextos de blockchain y sistemas distribuidos.
Active Inference ha creado un repositorio de GitHub con implementaciones y ejemplos, publicaciones de blog que describen el marco conceptual, y resúmenes en video de reuniones del proyecto. El trabajo multiagente de Active Ants se desarrolla parcialmente dentro de Active Blockference.
Los participantes pueden contribuir mediante código, modelado, escritura o discusión. La participación se realiza a través del repositorio de GitHub y reuniones de proyectos en la comunidad del Instituto. Un conocimiento previo de Inferencia Activa o sistemas distribuidos es útil pero no obligatorio.
Recursos relacionados
Audience: Newcomer
Primary public community channel for conversation, coordination, and newcomer orientation.
Audience: Developer
Project repository for multiagent Active Inference modeling work.
Repositorios
Audience: Developer
Notebook-based applied Active Inference work connected to blockchain-adjacent and generative modeling examples.