Le projet mario-ai propose une pipeline complète pour développer des agents IA afin de maîtriser Super Mario Bros. en utilisant la neuroévolution. En intégrant une implémentation NEAT basée sur Python avec l’environnement OpenAI Gym SuperMario, il permet aux utilisateurs de définir des critères de fitness, des taux de mutation, et des topologies de réseaux personnalisés. Pendant l’entraînement, le framework évalue des générations de réseaux neuronaux, sélectionne les génomes performants, et fournit une visualisation en temps réel du jeu et de l’évolution du réseau. De plus, il supporte la sauvegarde et le chargement de modèles entraînés, l’exportation des meilleurs génomes, et la génération de rapports détaillés de performance. Chercheurs, éducateurs et amateurs peuvent étendre le code à d’autres environnements de jeux, expérimenter avec des stratégies évolutionnaires, et benchmarker le progrès de l’apprentissage IA à travers différents niveaux.

ScholarRank est un outil innovant alimenté par l'IA qui permet aux éducateurs de générer facilement des questions à partir de divers formats de documents tels que des PDF, des PPT et des diapositives. Conçue pour les établissements éducatifs, la plateforme simplifie le processus de création et de planification des tests en classe, des examens en ligne et des devoirs. En s'appuyant sur des modèles d'IA à la pointe comme ChatGPT-4 et Claude-3, ScholarRank améliore l'efficacité éducative, permettant aux enseignants de se concentrer davantage sur l'enseignement et moins sur les tâches administratives. Son interface conviviale garantit que les éducateurs et les étudiants peuvent gérer leurs activités académiques en toute transparence et en toute sécurité.