SeeAct wurde entwickelt, um visuelle Sprach-Agenten mit einer zweistufigen Pipeline zu befähigen: Ein Planungsmodul, angetrieben von großen Sprachmodellen, generiert Unterziele basierend auf beobachteten Szenen, und ein Ausführungsmodul übersetzt Unterziele in umgebungsspezifische Aktionen. Ein Wahrnehmungshintergrund extrahiert Objekt- und Szenenmerkmale aus Bildern oder Simulationen. Die modulare Architektur ermöglicht den einfachen Austausch von Planern oder Wahrnehmungsnetzwerken und unterstützt die Bewertung auf AI2-THOR, Habitat und benutzerdefinierten Umgebungen. SeeAct beschleunigt die Forschung im Bereich interaktiver embodied AI durch End-to-End-Aufgabenzerlegung, Verankerung und Ausführung.

Timetk bietet eine umfassende Suite von Tools, die auf die Verarbeitung von Zeitreihendaten zugeschnitten sind. Mit seiner benutzerfreundlichen Oberfläche vereinfacht es Aufgaben wie Datenvisualisierung, Merkmalsengineering und Prognosen. Nutzer können Zeitindizes leicht manipulieren, was es besonders nützlich für Data Scientists und Analysten macht, die sich mit prädiktiver Modellierung beschäftigen. Das Paket erweitert die Standardfunktionen, die in R verfügbar sind, sodass eine nahtlose Integration und Funktionalität über verschiedene Datensätze hinweg ermöglicht wird. Durch diese robusten Funktionen befähigt Timetk die Nutzer, Einsichten zu gewinnen und informierte Vorhersagen aus komplexen Zeitreihendaten zu treffen.

Das Berkeley Pacman Projects-Repository bietet eine modulare Python-Codebasis, in der Nutzer KI-Agenten in einem Pacman-Maze bauen und testen. Es führt Lernende durch uninformed und informed Search (DFS, BFS, A*), adversariale Multi-Agenten-Suche (Minimax, Alpha-Beta-Pruning) sowie Reinforcement Learning (Q-Learning mit Merkmalextraktion). Integrierte grafische Interfaces visualisieren das Verhalten der Agenten in Echtzeit, während eingebaute Tests und Autograders die Korrektheit prüfen. Durch Iteration an Algorithmus-Implementierungen gewinnen Nutzer praktische Erfahrung in Zustandsraumexploration, Heuristik-Design, adversarialer Argumentation und Belohnungsbasiertem Lernen innerhalb eines einheitlichen Spiels.