LM Studio es una plataforma innovadora diseñada para entusiastas de IA, desarrolladores y científicos de datos para explorar, descargar y utilizar modelos de lenguaje grande (LLM) de código abierto localmente. Su funcionalidad sin costuras admite diversas interacciones de IA, lo que la hace ideal tanto para usuarios ocasionales como para profesionales avanzados. Notablemente, LM Studio opera completamente sin conexión, permitiendo a los usuarios aprovechar la IA sin depender de Internet. La aplicación presenta una interfaz de chat para una fácil interacción y es compatible con modelos de diferentes fuentes, asegurando versatilidad en su uso. Ya sea que desee analizar datos, crear aplicaciones o simplemente experimentar con IA, LM Studio lo cubre.

Mava es una biblioteca de código abierto basada en JAX para desarrollar, entrenar y evaluar sistemas de aprendizaje por refuerzo multiagente. Ofrece implementaciones preconstruidas de algoritmos cooperativos y competitivos como MAPPO y MADDPG, junto con bucles de entrenamiento configurables que soportan flujos de trabajo en un solo nodo y distribuidos. Los investigadores pueden importar entornos desde PettingZoo o definir entornos personalizados, y luego usar los componentes modulares de Mava para optimización de políticas, gestión de búferes de repetición y registro de métricas. La arquitectura flexible del marco permite integrar nuevos algoritmos, espacios de observación personalizados y estructuras de recompensa. Aprovechando las capacidades de auto-vectorización y aceleración de hardware de JAX, Mava garantiza experimentos eficientes a gran escala y comparación reproducible en diversos escenarios multiagente.

MADDPG-Keras ofrece un marco completo para la investigación en aprendizaje por refuerzo multiagente al implementar el algoritmo MADDPG en Keras. Admite espacios de acción continuos, múltiples agentes y entornos estándar de OpenAI Gym. Los investigadores y desarrolladores pueden configurar arquitecturas de redes neuronales, hiperparámetros de entrenamiento y funciones de recompensa, luego lanzar experimentos con registros integrados y puntos de control para acelerar el aprendizaje de políticas multiagente y la evaluación comparativa.