Calibrated Athlete ist eine leistungsstarke KI-Plattform, die auf Athleten und Trainer zugeschnitten ist. Diese Plattform bietet umfassende Überwachungswerkzeuge, die Daten aus mehreren Geräten integrieren, um Einblicke in Workouts, Ernährung, Schlaf und Erholung zu geben. Mit ihrer anpassbaren und benutzerfreundlichen Oberfläche können die Benutzer mühelos die individuelle oder Teamleistung verwalten. Sie ist darauf ausgelegt, die Leistung, Erholung und Trainings Effektivität zu verbessern und gleichzeitig die Datensicherheit und -privatsphäre zu gewährleisten.

Das YGO-Agent-Framework ermöglicht Forschern und Enthusiasten die Entwicklung von KI-Bots, die das Yu-Gi-Oh-Kartenspiel mit Verstärkungslernen spielen. Es verpackt den YGOPRO-Spielsimulator in eine OpenAI-Gym-kompatible Umgebung, die Zustandsrepräsentationen wie Hand, Spielfeld und Lebenspunkte sowie Aktionsrepräsentationen wie Beschwörung, Zauber/Fallen-Aktivierung und Angriff definiert. Belohnungen basieren auf Gewinn/Verlust, verursachtem Schaden und Spielverlauf. Die Architektur des Agents verwendet PyTorch, um DQN zu implementieren, mit Optionen für benutzerdefinierte Netzwerkarchitekturen, Erfahrungsspeicherung und epsilon-gieriger Erkundung. Protokollierungsmodule zeichnen Trainingskurven, Gewinnraten und detaillierte Spielzüge für die Analyse auf. Das Rahmenwerk ist modular, sodass Benutzer Komponenten wie die Belohnungsfunktion oder den Aktionsraum austauschen oder erweitern können.