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Sviluppatori, ricercatori e collaboratori che utilizzano o contribuiscono al software e ai materiali pubblici dell'Institute.
La licenza predefinita dell’Istituto per i materiali pubblici e la licenza che ogni repository open source utilizza effettivamente.
La licenza predefinita per i materiali dell'Institute — inclusi i repository software, gli output di ricerca e altri prodotti di lavoro pubblici — è Creative Commons Attribuzione-NonCommerciale-Condividi allo stesso modo 4.0 Internazionale (CC BY-NC-SA 4.0). Prodotti specifici e collaborazioni possono utilizzare termini diversi; consultare il repository o la risorsa individuale per i dettagli.
CC BY-NC-SA 4.0 è la licenza predefinita per i materiali dell’InstituteOS. Permette ad altri di distribuire, modificare, adattare e creare opere basate sul materiale in qualsiasi mezzo o formato, per scopi non commerciali, a condizione che attribuiscano il creatore e concedano le stesse condizioni di licenza per eventuali adattamenti.
Attribuzione (BY): è necessario attribuire al creatore/i dell'opera e, se noto, all'Istituto come entità di ospitante o pubblicatrice. Uso non commerciale (NC): è consentito solo l'uso non commerciale — uso non principalmente destinato o diretto a vantaggio commerciale o compensazione monetaria.
L'istituto pubblica software in repository ospitati nell'organizzazione GitHub. Questi includono Biofirm (Active Inference agenti PyMDP per la modellazione bioregionale), GEN24 (esperimenti di intelligenza artificiale generativa sotto Active Blockference), ActiveInferAnts (Active Inference simulazioni di formiche), Journal-Utilities e ActiveInferenceJournal (che supportano il Active Inference Journal), ActiveInferenceCategoryTheory (curricolo di teoria degli insiemi), ActiveBlockference (integrare Active Inference con cadCAD), Active_Inference_Ontology e AEOS (istantanee dell'ontologia), GeneralizedNotationNotation, il repository del libro di Parr et al. 2022 Active Inference, Symposium (metodi per il Applied Active Inference Symposium) e CEREBRUM.
I contributi a questi repository provengono attraverso i percorsi di partecipazione dell’Istituto – il volontariato, l'internship e le borse di studio includono lavoro su software e documentazione per progetti open-source. Le contribuzioni della comunità sono benvenute nella maggior parte dei repository; controlla ogni repository per le proprie linee guida.
Superfici chiave
Biofirm e ActiveInferAnts applicano l’Active Inference alle simulazioni bioregionali e multiagente.
Journal-Utilities e ActiveInferenceJournal supportano la produzione del Active Inference Journal.
Notazione e risorse ontologiche generalizzate, Active_Inference_Ontologia e AEOS sviluppano risorse di notazione e ontologie condivise.
Attività di Inferenza Categorica e il repository del libro di testo di Parr et al. del 2022 supportano materiali didattici e di gruppo per libri di testo.
Symposium e ActiveBlockference supportano il lavoro di integrazione di Applied Active Inference Symposium e cadCAD.
Un motore di ragionamento abilitato al caso con rappresentazioni bayesiane per la modellazione unificata.
Risorse correlate
Audience: Newcomer
Primary public community channel for conversation, coordination, and newcomer orientation.
Audience: Developer
Public GitHub organization for Institute repositories and open-source work.
Repositori
Audience: Researcher
Ontology-oriented repository for shared Active Inference concepts and decentralized science knowledge infrastructure.
Audience: Developer
Notebook-based applied Active Inference work connected to blockchain-adjacent and generative modeling examples.
Audience: Developer
Python models and materials for ant-inspired multiagent Active Inference.
Audience: Researcher
Active Inference & Category Theory
Audience: Researcher
Public content repository for the Active Inference Journal and related publication infrastructure.
Audience: Researcher
Active Entity Ontology for Science
Audience: Developer
Public Biofirm repository in the ActiveInferenceInstitute GitHub namespace.
Audience: Researcher
Case-enabled Bayesian reasoning engine for unified modeling and cognitive representations.