La Communication Émergente chez les Agents est un cadre PyTorch open-source conçu pour les chercheurs explorant comment les systèmes multi-agent développent leurs propres protocoles de communication. La bibliothèque offre des implémentations flexibles de tâches d'apprentissage par renforcement coopératif, y compris des jeux référentiels, des jeux combinatoires et des défis d'identification d'objets. Les utilisateurs définissent des architectures d'agents locuteurs et auditeurs, spécifient les propriétés des canaux de message comme la taille du vocabulaire et la longueur de la séquence, et sélectionnent des stratégies d'entraînement telles que les gradients de politique ou l'apprentissage supervisé. Le cadre comprend des scripts de bout en bout pour exécuter des expériences, analyser l'efficacité de communication et visualiser les langues émergentes. Sa conception modulaire facilite l'extension avec de nouveaux environnements de jeu ou des fonctions de perte personnalisées. Les chercheurs peuvent reproduire des études publiées, benchmarker de nouveaux algorithmes et explorer la compositionnalité et la sémantique des langues d'agents émergents.

Vision AI est une extension innovante qui utilise l'intelligence artificielle pour traiter et analyser le contenu des pages web. Les utilisateurs peuvent capturer des captures d'écran et utiliser des insights pilotés par l'IA pour mieux comprendre et interagir avec les informations. Cet outil est conçu pour rationaliser les flux de travail en améliorant la manière dont les utilisateurs naviguent dans les environnements web, offrant des fonctionnalités qui soutiennent la détection de texte, la reconnaissance d'objets et d'autres analyses éclairantes qui répondent à divers besoins professionnels et personnels.