Shumai es una poderosa biblioteca de tensores diseñada para JavaScript y TypeScript, creada por Facebook Research (FAIR). La biblioteca se destaca por su alto rendimiento, conectividad de red y capacidades diferenciables. Construida utilizando Bun y Flashlight, permite a los desarrolladores integrar sin problemas funcionalidades de aprendizaje profundo y aprendizaje automático en aplicaciones web. Soporta funciones como computación en GPU, lo que la hace ideal para cálculos científicos complejos y entrenamiento de modelos. Shumai tiene como objetivo proporcionar un entorno robusto para desarrollar modelos avanzados de aprendizaje automático en un ecosistema TypeScript.

NKC Modelos Multi-Agente proporciona a investigadores y desarrolladores un conjunto completo de herramientas para diseñar, entrenar y evaluar sistemas de aprendizaje por refuerzo multiagente. Presenta una arquitectura modular donde los usuarios definen políticas de agentes personalizadas, dinámicas de entorno y estructuras de recompensa. La integración sin problemas con OpenAI Gym permite prototipado rápido, mientras que el soporte para TensorFlow y PyTorch ofrece flexibilidad en la selección de plataformas de aprendizaje. El marco incluye utilidades para reproducción de experiencias, entrenamiento centralizado con ejecución descentralizada y entrenamiento distribuido en múltiples GPU. Módulos extensivos de registro y visualización capturan métricas de rendimiento, facilitando la evaluación y ajuste de hiperparámetros. Al simplificar la configuración de escenarios cooperativos, competitivos y de motiva mixtos, NKC Modelos Multi-Agente acelera la experimentación en dominios como vehículos autónomos, enjambres robóticos y AI en juegos.