NeuralABM est une bibliothèque open-source en Python qui exploite PyTorch pour intégrer des réseaux neuronaux dans la modélisation basée sur des agents. Les utilisateurs peuvent spécifier des architectures d'agents sous forme de modules neuronaux, définir la dynamique de l'environnement et entraîner le comportement des agents via la rétro-propagation sur les étapes de simulation. Le framework supporte des signaux de récompense personnalisés, l'apprentissage par curriculum, ainsi que des mises à jour synchrones ou asynchrones, permettant d'étudier des phénomènes émergents. Avec des utilitaires pour la journalisation, la visualisation et l'exportation de jeux de données, chercheurs et développeurs peuvent analyser la performance des agents, déboguer les modèles et itérer sur la conception des simulations. NeuralABM facilite la combinaison de l'apprentissage par renforcement avec l'ABM pour des applications en sciences sociales, économie, robotique et comportements NPC pilotés par IA dans les jeux. Il fournit des composants modulaires pour la personnalisation de l'environnement, supporte les interactions multi-agents, et offre des hooks pour intégrer des jeux de données ou API externes pour des simulations du monde réel. La conception ouverte favorise la reproductibilité et la collaboration via une configuration claire des expériences et une intégration du contrôle de version.

Cove est un assistant de recherche piloté par l'IA qui s'intègre à vos outils web préférés pour vous aider à rechercher plus efficacement. Il vous permet de poser des questions, de résumer des sites web ou des PDF, et d'obtenir des réponses instantanées aux articles. Cove combine les meilleurs modèles d'IA d'Anthropic Claude, OpenAI ChatGPT, Meta et Perplexity pour fournir un contenu précis et éditable. Que ce soit pour une recherche complexe ou pour organiser vos pensées visuellement, Cove peut vous aider dans votre flux de travail sans besoin d'intégration spéciale. Cliquez et comparez le contenu, et laissez Cove suggérer de nouvelles idées, vous garantissant de ne jamais être bloqué.

GridWorldEnvs propose une suite complète d'environnements de mondes en grille pour soutenir la conception, le test et la benchmarkisation des systèmes d'apprentissage par renforcement et multi-agents. Les utilisateurs peuvent facilement configurer les dimensions de la grille, les positions de départ des agents, les emplacements cibles, obstacles, structures de récompense et espaces d'actions. La bibliothèque inclut des modèles prêts à l'emploi tels que la navigation classique, l'évitement d'obstacles et les tâches coopératives, tout en permettant la définition de scénarios personnalisés via JSON ou classes Python. Une intégration transparente avec l'API OpenAI Gym permet d'appliquer directement des algorithmes RL standards. De plus, GridWorldEnvs supporte des expérimentations à agent unique ou multi-agents, des outils de journalisation et de visualisation pour le suivi des performances des agents.