Emergente Kommunikation in Agenten ist ein Open-Source-PyTorch-Framework, das Forschern ermöglicht zu untersuchen, wie Multi-Agenten-Systeme ihre eigenen Kommunikationsprotokolle entwickeln. Die Bibliothek bietet flexible Implementierungen kooperativer Verstärkungslernaufgaben, einschließlich Referenzspielen, Kombinationsspielen und Objekterkennungsaufgaben. Benutzer definieren Sprecher- und Zuhörer-Agentenarchitekturen, spezifizieren Eigenschaften der Nachrichtkanäle wie Wortschatzgröße und Sequenzlänge und wählen Trainingsstrategien wie Politikgradienten oder überwachtes Lernen. Das Framework umfasst End-to-End-Skripte für Experimentdurchführung, Analyse der Kommunikationseffizienz und Visualisierung emergenter Sprachen. Das modulare Design ermöglicht eine einfache Erweiterung mit neuen Spielumgebungen oder benutzerdefinierten Verlustfunktionen. Forscher können veröffentlichte Studien reproduzieren, neue Algorithmen benchmarken und die Kompositionalität sowie Semantik der Agentensprachen untersuchen.

Vision AI ist eine innovative Erweiterung, die künstliche Intelligenz nutzt, um den Inhalt von Webseiten zu verarbeiten und zu analysieren. Benutzer können Screenshots erfassen und AI-gesteuerte Einblicke nutzen, um die Informationen besser zu verstehen und mit ihnen zu interagieren. Dieses Tool ist darauf ausgelegt, Arbeitsabläufe zu rationalisieren, indem es die Art und Weise verbessert, wie Benutzer durch Webumgebungen navigieren und Funktionen anbietet, die die Texterkennung, Objekterkennung und andere aufschlussreiche Analysen unterstützen, die den unterschiedlichen professionellen und persönlichen Anforderungen gerecht werden.