RL Shooterは、ViZDoomとOpenAI Gym APIを統合したPythonベースのフレームワークで、FPSゲーム向けの柔軟な強化学習環境を作り出します。ユーザーは、ナビゲーション、ターゲット検出、射撃タスクを訓練するためのカスタムシナリオ、マップ、報酬構造を定義できます。設定可能な観察フレーム、アクションスペース、ロギング機能により、Stable BaselinesやRLlibなどの人気深層RLライブラリをサポートし、パフォーマンスの追跡と実験の再現性を可能にします。

CommNetは、複数のエージェントが各タイムステップで隠れ状態を共有し、協力環境でアクションを調整することを可能にする研究志向のライブラリです。PyTorchによるモデル定義、学習および評価スクリプト、OpenAI Gym用環境ラッパー、通信チャネル、エージェント数、ネットワーク深度のカスタマイズに役立つユーティリティを含みます。研究者や開発者は、ナビゲーション、追跡・回避、リソース収集タスクにおいて、エージェント間の通信戦略のプロトタイピングとベンチマークにCommNetを活用できます。

RL-AgentsはPyTorch上に構築された研究用の強化学習フレームワークであり、値関数ベース、方策ベース、アクター-クリティック手法の人気アルゴリズムをまとめて搭載しています。本ライブラリは、モジュール化されたエージェントAPI、GPUアクセラレーション、OpenAI Gymとのシームレスな連携、ビルドインのロギング・可視化ツールを備えています。ハイパーパラメータの設定やトレーニングループのカスタマイズ、パフォーマンスのベンチマークも数行のコードで実行可能で、学術研究、プロトタイピング、産業界の実験に最適です。

Text-to-Rewardは、テキストベースのタスク記述やフィードバックをRLエージェント用のスカラー報酬値にマッピングするモデルを訓練するパイプラインを提供します。トランスフォーマーベースのアーキテクチャと収集された人間の優先データによる微調整を利用し、自然言語命令を報酬信号として解釈することを自動的に学習します。ユーザーはテキストプロンプトを使って任意のタスクを定義し、モデルを訓練し、学習した報酬関数を任意のRLアルゴリズムに取り入れることが可能です。このアプローチは手動の報酬調整をなくし、サンプル効率を向上させ、エージェントが複雑なマルチステップ指示を模擬または実環境で実行できるようにします。