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Modeladores, pesquisadores e desenvolvedores que trabalham com modelos gerativos e desejam uma notação interoperável.
Um sistema de notação baseado em texto para comunicar modelos gerativos e sistemas de Inferência Ativa.
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A Notação Notacional Generalizada (GNN) é um projeto de notação baseada em texto para comunicar e especificar modelos gerativos. Ela oferece uma linguagem compartilhada para descrever Inferência Ativa e modelos relacionados de forma legível por humanos e processável por máquinas, permitindo interoperabilidade entre ferramentas e bases de código.
O GNN define um sistema de notação para modelos gerativos utilizados na Inferência Ativa e estruturas relacionadas. Ao padronizar como os modelos são descritos, o GNN permite uma comunicação mais clara entre pesquisadores, uma tradução mais fácil entre implementações e ferramentas mais robustas em torno da especificação e análise de modelos.
O GNN possui um repositório ativo e foi utilizado em vários projetos do Instituto. A documentação e exemplos estão disponíveis através do repositório.
Contribuições incluem trabalho de especificação, desenvolvimento de ferramentas, documentação e aplicação de GNN a novos domínios de modelagem. Conhecimento em modelagem formal ou Inferência Ativa é útil.
Superfícies-chave
Recursos relacionados
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Audience: Newcomer
Primary public community channel for conversation, coordination, and newcomer orientation.
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Audience: Developer
Generalized Notation Notation project repository for model communication.
Audience: Developer
Geospatial modeling repository connected to ecological and bioregional applications.
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Research and publication-oriented repository for the Active Inference Journal.
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Páginas Oficiais
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Audience: Contributor
Public project measurement shortlink for reporting progress and outputs.
Repositórios
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Computational meta-analysis of Active Inference literature with nanopublication and knowledge-graph outputs.
Audience: Researcher
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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.
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Active Entity Ontology for Science
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Public ants repository in the ActiveInferenceInstitute GitHub namespace.