ChainFuse nutzt generative KI, um umfassende Kundenanalysen für Support-Teams bereitzustellen. Es vereint Daten von Plattformen wie Discord, Slack und Twitter in einer einzigen Quelle. Die KI von ChainFuse kategorisiert, analysiert und bietet Einblicke aus Kundeninteraktionen, sodass Teams Trends verfolgen, Alerts zu kritischen Problemen erhalten und die Echtzeit-Stimmungen der Benutzer visualisieren können. Dies hilft, die Abwanderung zu minimieren und die Benutzerzufriedenheit zu erhöhen, indem die Bedürfnisse der Kunden proaktiv angesprochen werden.

Acme ist ein auf Python basierendes Framework, das die Entwicklung und Bewertung von Reinforcement-Learning-Agenten vereinfacht. Es bietet eine Sammlung von vorgefertigten Agentenimplementierungen (z.B. DQN, PPO, SAC), Umgebungs-Wrapper, Replay-Puffer und verteilte Ausführungsmaschinen. Forscher können Komponenten kombinieren, um neue Algorithmen zu prototypisieren, Trainingsmetriken mit integriertem Logging zu überwachen und skalierbare verteilte Pipelines für groß angelegte Experimente zu nutzen. Acme integriert sich mit TensorFlow und JAX, unterstützt benutzerdefinierte Umgebungen via OpenAI Gym-Interfaces und enthält Hilfsprogramme für Checkpoints, Evaluationen und Hyperparameter-Konfigurationen.