CityLearnは、強化学習を用いたエネルギー管理研究のためのモジュール式シミュレーションプラットフォームです。ユーザーは、多ゾーン建物クラスター、HVACシステム、貯蔵ユニット、再生可能エネルギー源を定義し、需要応答イベントに対してRLエージェントを訓練できます。環境は温度、負荷プロファイル、エネルギー価格などの状態観測を提供し、アクションは設定点や貯蔵運用を制御します。柔軟な報酬APIは、コスト削減や排出削減などのカスタムメトリクスを可能にし、ロギングユーティリティは性能分析をサポートします。CityLearnは、ベンチマーク、カリキュラム学習、新しい制御戦略の開発に理想的な再現性のある研究フレームワークです。

LLM Arenaは、異なる大規模言語モデルを比較するために設計された多目的プラットフォームです。ユーザーは、パフォーマンス指標、ユーザーエクスペリエンス、および全体的な効果に基づいて詳細な評価を行うことができます。このプラットフォームでは、強みと弱みを強調した魅力的なビジュアライゼーションを提供し、ユーザーがAIニーズに対して教育的な選択を行えるようになります。比較のコミュニティを育成することで、AI技術の理解における共同作業をサポートし、最終的には人工知能の分野を前進させることを目指しています。

MADDPG-Kerasは、Kerasに実装されたMADDPGアルゴリズムを用いて、マルチエージェント強化学習の研究のための包括的なフレームワークを提供します。連続アクション空間、複数のエージェント、OpenAI Gymの標準環境をサポートします。研究者と開発者は、ニューラルネットワークのアーキテクチャ、トレーニングのハイパーパラメータ、報酬関数を設定し、組み込みのロギングとモデルのチェックポイント保存機能を使って実験を実行し、マルチエージェントのポリシー学習と比較を高速化できます。