Mean-Field MARL proporciona un marco robusto en Python para implementar y evaluar algoritmos de aprendizaje por refuerzo multiagente de campo medio. Aproxima las interacciones en gran escala modelando el efecto medio de los vecinos mediante Q-learning de campo medio. La biblioteca incluye envoltorios de entornos, módulos de políticas de agentes, bucles de entrenamiento y métricas de evaluación, permitiendo entrenamiento escalable en cientos de agentes. Construido sobre PyTorch para aceleración GPU, soporta entornos personalizables como Particle World y Gridworld. Su diseño modular permite facilitar la extensión con nuevos algoritmos, mientras que las herramientas integradas de registro y visualización basadas en Matplotlib monitorean recompensas, curvas de pérdida y distribuciones de campo medio. Scripts de ejemplo y documentación guían a los usuarios en la configuración, experimentación y análisis de resultados, haciendo que sea ideal tanto para investigación como para prototipado de sistemas multiagente a gran escala.

Unitlab es una plataforma dinámica diseñada para optimizar el proceso de anotación de datos. Aprovechando la IA, ofrece un entorno colaborativo donde los usuarios pueden gestionar, etiquetar y mejorar datos de manera eficiente. La plataforma admite soluciones en las instalaciones y servicios de etiquetado integrados, lo que la hace adecuada para diversas industrias que requieren etiquetado de datos de alta calidad. Al automatizar tareas que requieren mucho trabajo, Unitlab acelera significativamente la anotación de datos, asegurando alta precisión y escalabilidad. Es una opción ideal para equipos de IA, startups y empresas que desarrollan grandes datos de entrenamiento y productos impulsados por IA.