Selective Reincarnationは、マルチエージェント強化学習に特化したダイナミックな集団ベースのトレーニングメカニズムを導入します。各エージェントのパフォーマンスは、事前に定められた閾値と定期的に評価されます。エージェントのパフォーマンスが閾値を下回る場合、その重みは現在の最高パフォーマーの重みにリセットされ、実績のある行動を再現します。この方法は、パフォーマンスが低いエージェントのみをリセットすることで多様性を維持し、破壊的なリセットを最小限に抑えつつ、高報酬ポリシーへの探索を導きます。ニューラルネットワークパラメータのターゲットヘリテージ（選択的継承）を可能にすることで、バリアンスを低減し、協力型や競争型の環境での収束を促進します。PyTorchベースのアルゴリズムとシームレスに連携し、評価頻度、選択基準、リセット戦略の調整可能なハイパーパラメータを含みます。

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。