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prototipado de algoritmos

  • OpenSpiel proporciona una biblioteca de entornos y algoritmos para investigación en aprendizaje por refuerzo y planificación en teoría de juegos.
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    ¿Qué es OpenSpiel?
    OpenSpiel es un marco de investigación que proporciona una amplia gama de entornos (desde juegos simples de matriz hasta juegos de tablero complejos como Ajedrez, Go y Póker) e implementa varios algoritmos de aprendizaje por refuerzo y búsqueda (por ejemplo, iteración de valores, métodos de gradiente de política, MCTS). Su núcleo modular en C++ y enlaces en Python permiten a los usuarios integrar algoritmos personalizados, definir nuevos juegos y comparar el rendimiento en benchmarks estándar. Diseñado para extensibilidad, soporta configuraciones de un solo agente y multi-agente, permitiendo estudiar escenarios cooperativos y competitivos. Los investigadores utilizan OpenSpiel para prototipar rápidamente algoritmos, realizar experimentos a gran escala y compartir código reproducible.
  • Un marco de trabajo Python de código abierto para construir, probar en retroceso y desplegar agentes autónomos de predicción de mercado.
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    ¿Qué es Prediction Market Agent Tooling?
    Prediction Market Agent Tooling proporciona una arquitectura modular para crear agentes de trading autónomos en mercados de predicción. Ofrece conectores para plataformas principales como Augur y Polymarket, una biblioteca de plantillas de estrategia reutilizables, flujos de datos en tiempo real, un motor de backtesting robusto y análisis de rendimiento integrados. Los usuarios pueden prototipar algoritmos rápidamente, simular condiciones de mercado históricas y desplegar agentes en vivo con herramientas de monitoreo, haciendo que sea ideal para investigadores y traders cuantitativos.
  • Acme es un marco de aprendizaje por refuerzo modular que ofrece componentes reutilizables de agentes y pipelines de entrenamiento distribuidos eficientes.
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    ¿Qué es Acme?
    Acme es un marco basado en Python que simplifica el desarrollo y la evaluación de agentes de aprendizaje por refuerzo. Ofrece una colección de implementaciones predefinidas de agentes (por ejemplo, DQN, PPO, SAC), envoltorios de entornos, buffers de repetición y motores de ejecución distribuidos. Los investigadores pueden combinar componentes para prototipar nuevos algoritmos, monitorear métricas de entrenamiento con registro incorporado y aprovechar pipelines distribuidos escalables para experimentos a gran escala. Acme se integra con TensorFlow y JAX, soporta entornos personalizados mediante interfaces OpenAI Gym, y incluye utilidades para guardar, evaluar y configurar hiperparámetros.
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