Эта страница была автоматически переведена с английского языка. Посмотреть оригинал на английском.
Исследователи, моделиры, инженеры и вкладчики, создающие программное обеспечение, инструменты и научное знание для Активного вывода.
Организационное подразделение, ориентированное на исследования, «Активного Инференс Института».
ReInference — это исследовательский и разработческий отдел Института. Он проводит программные проекты, теоретическую работу, прикладное моделирование, геопространственный анализ, инженерию знаний и междисциплинарные исследования в рамках концепции Активного вывода. Проекты ReInference охватывают широкий спектр открытых инструментов и специализированных исследовательских инициатив.
ReInference разрабатывает и поддерживает исследовательскую инфраструктуру, программные инструменты и научные знания для Active Inference. Проекты института имеют активные каналы разработки, открытые репозитории и регулярные точки контакта с сообществом.
ReInference размещает 12 проектов, управляемых институтом. Семь активных: AICACP, Applied Active Inference Symposium, Generalized Notation Notation (GNN), GEO-INFER, Knowledge Engineering, группа RxInfer.jl и Теоретическая невробиология.
ReInference поддерживает экосистемные проекты в теоретической нейронауке, вычислительном моделировании, применении ИИ и специализированных областях. К ним относятся CogNarr, Теория геометрического исследования, Символическая когнитивная робототехника, Модель-центричное познание и более десятка других исследовательских проектов, ориентированных на сообщество.
Проекты приветствуют исследователей, инженеров, студентов и экспертов предметной области. Внесение вклада может заключаться в написании кода, моделировании, проведении экспериментов, создании документации или участии в обсуждениях исследований.
Ключевые поверхности
Моделирование с несколькими агентами с использованием предварительного кода, статей и разработок в области Активной Инференции.
Моделирование геопространственных данных с использованием методов активного вывода.
Унифицированная нотация для коммуникации генеративных моделей.
Обучение и развитие вокруг системы вероятностного программирования RxInfer.jl.
Связанные ресурсы
Audience: Newcomer
Primary public community channel for conversation, coordination, and newcomer orientation.
Audience: Developer
Public GitHub organization for Institute repositories and open-source work.
Официальные страницы
Audience: Newcomer
Current public Institute landing page with mission, vision, nonprofit status, community metrics, and Get Started pathway.