🎁 Авто-бот для покупки подарков в Telegram
Этот бот автоматически ищет и покупает подарки по заданным критериям, интегрируясь с Telegram. Он предлагает настраиваемые параметры и способен быстро обрабатывать заказы.
🚀 Основные моменты:
- Полностью автоматический поиск новых подарков
- Высокая скорость покупки (более 5 подарков в секунду)
- Интеграция с Telegram-ботом
- Настраиваемые параметры для фильтрации подарков
- Постоянный мониторинг доступных подарков
📌 GitHub: https://github.com/ThunderTo/Gift-Buyer-Tg
#python
@pythonl
Этот бот автоматически ищет и покупает подарки по заданным критериям, интегрируясь с Telegram. Он предлагает настраиваемые параметры и способен быстро обрабатывать заказы.
🚀 Основные моменты:
- Полностью автоматический поиск новых подарков
- Высокая скорость покупки (более 5 подарков в секунду)
- Интеграция с Telegram-ботом
- Настраиваемые параметры для фильтрации подарков
- Постоянный мониторинг доступных подарков
📌 GitHub: https://github.com/ThunderTo/Gift-Buyer-Tg
#python
@pythonl
❤10😱5😁2👍1🔥1
🚀 Обучение LLM-агентов для многоповоротного принятия решений
AgentGym-RL — это фреймворк для тренировки LLM-агентов, способных принимать решения в сложных многоповоротных сценариях с использованием методов усиленного обучения. Он предлагает разнообразные реальные сценарии и поддерживает популярные алгоритмы RL, улучшая производительность моделей до уровня коммерческих решений.
🚀 Основные моменты:
- Модульная система для гибкости и расширяемости.
- Поддержка различных реальных сред, включая веб-навигацию и глубокий поиск.
- Метод ScalingInter-RL для стабильного обучения агентов.
- Интерактивный интерфейс для визуализации взаимодействий.
📌 GitHub: https://github.com/WooooDyy/AgentGym-RL
#python
AgentGym-RL — это фреймворк для тренировки LLM-агентов, способных принимать решения в сложных многоповоротных сценариях с использованием методов усиленного обучения. Он предлагает разнообразные реальные сценарии и поддерживает популярные алгоритмы RL, улучшая производительность моделей до уровня коммерческих решений.
🚀 Основные моменты:
- Модульная система для гибкости и расширяемости.
- Поддержка различных реальных сред, включая веб-навигацию и глубокий поиск.
- Метод ScalingInter-RL для стабильного обучения агентов.
- Интерактивный интерфейс для визуализации взаимодействий.
📌 GitHub: https://github.com/WooooDyy/AgentGym-RL
#python
🔥4❤2👍1