CityLearn fournit une plateforme de simulation modulaire pour la recherche en gestion de l'énergie utilisant l'apprentissage par renforcement. Les utilisateurs peuvent définir des regroupements de bâtiments multi-zones, configurer des systèmes HVAC, des unités de stockage et des sources renouvelables, puis entraîner des agents RL contre des événements de réponse à la demande. L'environnement expose des observations d'état telles que températures, profils de charge et prix de l'énergie, tandis que les actions contrôlent les points de consigne et la dispatch du stockage. Une API de récompense flexible permet des métriques personnalisées—comme les économies de coûts ou la réduction des émissions—et les outils de journalisation supports l'analyse des performances. CityLearn est idéal pour le benchmarking, l'apprentissage par curriculum, et le développement de nouvelles stratégies de contrôle dans un cadre de recherche reproductible.

LLM Arena est une plateforme polyvalente conçue pour comparer différents grands modèles linguistiques. Les utilisateurs peuvent effectuer des évaluations détaillées basées sur des métriques de performance, des expériences utilisateur et l'efficacité globale. La plateforme permet des visualisations engageantes qui mettent en évidence les forces et les faiblesses, permettant aux utilisateurs de faire des choix éclairés pour leurs besoins en IA. En favorisant une communauté de comparaison, elle soutient les efforts collaboratifs pour comprendre les technologies d'IA, visant finalement à faire progresser le domaine de l'intelligence artificielle.

MADDPG-Keras offre un cadre complet pour la recherche en apprentissage par renforcement multi-agent en implémentant l'algorithme MADDPG dans Keras. Il supporte les espaces d'actions continues, plusieurs agents et les environnements standard d'OpenAI Gym. Les chercheurs et développeurs peuvent configurer les architectures de réseaux neuronaux, les hyperparamètres d'entraînement et les fonctions de récompense, puis lancer des expériences avec des journaux intégrés et un enregistrement des modèles pour accélérer l'apprentissage des politiques multi-agent.