Mean-Field MARL bietet einen robusten Python-Rahmen für die Implementierung und Bewertung von Mean-Field-Multien-Agenten-Verstärkungslernalgorithmen. Es approximiert groß angelegte Agenteninteraktionen, indem es die durchschnittlichen Effekte benachbarter Agenten mittels Mean-Field-Q-Learning modelliert. Die Bibliothek umfasst Umgebungs-Wrapper, Agenten-Politikmodule, Trainingsschleifen und Bewertungsmesswerte, die skalierbares Training mit Hunderten von Agenten ermöglichen. Basierend auf PyTorch für GPU-Beschleunigung unterstützt es anpassbare Umgebungen wie Particle World und Gridworld. Modulares Design ermöglicht einfache Erweiterungen mit neuen Algorithmen, während integrierte Logging- und Matplotlib-Visualisierungstools Belohnungen, Verlustkurven und Mean-Field-Verteilungen verfolgen. Beispielskripte und Dokumentation führen Benutzer durch Einrichtung, Experimentskonfiguration und Ergebnisanalyse, ideal für Forschung und Prototyping groß angelegter Multi-Agenten-Systeme.

Unitlab ist eine dynamische Plattform, die entwickelt wurde, um den Datenanotationsprozess zu optimieren. Mit Hilfe von KI bietet sie ein kollaboratives Umfeld, in dem Benutzer Daten effizient verwalten, beschriften und verbessern können. Die Plattform unterstützt lokale Lösungen und integrierte Labeling-Services und eignet sich somit für vielfältige Branchen, die eine hochwertige Datenauszeichnung benötigen. Durch die Automatisierung arbeitsintensiver Aufgaben beschleunigt Unitlab die Datenanotation erheblich und gewährleistet hohe Genauigkeit und Skalierbarkeit. Es ist die ideale Wahl für KI-Teams, Startups und Unternehmen, die umfangreiche Trainingsdaten und KI-gesteuerte Produkte entwickeln.