YOUR.GG는 리그 오브 레전드 플레이어가 고급 데이터 분석 및 AI 기술을 통해 게임 플레이를 향상시킬 수 있도록 설계된 첨단 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 플레이어 성과에 대한 자세한 인사이트와 보고서를 제공하여 플레이어가 자신의 강점과 개선점을 이해하는 데 도움을 줍니다. 개인 및 팀 게임 플레이에 초점을 맞춘 YOUR.GG는 플레이어의 성과, 참여 및 전반적인 게임 경험을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

DuelGenius는 리그 오브 레전드 플레이어를 위해 특별히 설계된 혁신적인 플랫폼입니다. 고급 AI 기술을 사용하여 플레이어가 전술을 다듬고 기술을 향상시키며 더 빠르게 순위를 올릴 수 있도록 개인화된 코칭을 제공합니다. 즉시 후속 게임 분석부터 장기 성능 추적까지, DuelGenius는 각 플레이어의 필요에 맞춘 종합적인 통찰력을 제공합니다. 이는 지속적인 개선과 게임 내 전략에 대한 더 나은 이해를 보장하여 전체 게임 경험을 향상시킵니다.

Aimlabs는 경쟁 게임에서의 성능을 향상시키기 위해 맞춤형 훈련 시나리오, 실시간 진행 추적 및 약점을 파악하고 해결하기 위한 AI 기반 통찰력을 제공하는 최첨단 에임 트레이너입니다. 3000만 이상의 사용자와 함께 Aimlabs는 게임 특정 업무, 상호작용 학습 계획, 방대한 온라인 라이브러리를 포함하는 종합적인 훈련 경험을 제공합니다. 초보자부터 숙련된 전문가까지 Aimlabs는 당신의 조준 기술을 정교하게 다듬고 게임 특정 목표를 효율적으로 달성하도록 도와줍니다.

GPT Guesser는 플레이어가 AI 생성 텍스트를 생성하는 데 사용된 원래 프롬프트를 추측하는 도전을 하도록 설계된 멀티플레이어 게임입니다. 플레이어는 실시간으로 서로 경쟁하며 표시된 AI 출력에 기반하여 최선의 추측을 합니다. 그들은 시계와의 경쟁에서 프롬프트를 정확히 식별하기 위해 지식, 직관 및 빠른 사고를 결합하여 재미있고 매력적인 방식으로 진행합니다. 이 게임은 AI 기술의 기능을 보여주는 동시에 재미있는 상호작용을 제공하는 것을 목표로 합니다.

MARL-DPP는 결정점 프로세스(DPP)를 통해 다양성을 강제하는 오픈소스 프레임워크입니다. 전통적인 MARL 접근법은 정책이 유사한 행동에 수렴하는 문제를 겪는데, MARL-DPP는 DPP 기반 지표를 활용하여 에이전트가 다양한 행동 분포를 유지하도록 장려합니다. 모듈형 코드를 제공하여 DPP를 훈련 목표, 정책 샘플링, 탐색 관리에 포함시키며, OpenAI Gym 및 Multi-Agent Particle Environment(MPE)와 즉시 통합됩니다. 또한 하이퍼파라미터 관리, 로깅, 다양성 메트릭 시각화 유틸리티를 포함합니다. 연구자는 협력적 과제, 자원 할당 및 경쟁 게임에서 다양성 제약의 영향을 평가할 수 있으며, 확장 가능한 설계 덕분에 사용자 정의 환경과 고급 알고리즘도 지원하여 새로운 MARL-DPP 변형을 탐구할 수 있습니다.

MultiAgentPacman은 사용자들이 팩맨 도메인에서 여러 AI 에이전트를 구현, 시각화, 벤치마크할 수 있는 Python 기반의 게임 환경을 제공합니다. minimax, expectimax, alpha-beta 가지치기와 같은 적대적 탐색 알고리즘 및 맞춤형 강화 학습 또는 휴리스틱 기반 에이전트도 지원합니다. 이 프레임워크는 간단한 GUI, 명령줄 제어, 게임 통계 기록 및 경쟁 또는 협력 시나리오에서 에이전트 성능 비교 유틸리티를 포함합니다.

OpenSpiel은 간단한 행렬 게임부터 체스, 바둑, 포커와 같은 복잡한 보드게임까지 다양한 환경을 제공하며, 가치 반복, 정책 기울기, MCTS 등 여러 강화학습 및 검색 알고리즘을 구현하고 있습니다. 모듈식 C++ 핵심과 Python 바인딩을 통해 사용자 정의 알고리즘을 통합하거나, 새로운 게임을 정의하거나, 표준 벤치마크에서 성능을 비교할 수 있습니다. 확장성을 고려하여 설계되어 있으며, 단일 에이전트 및 다중 에이전트 설정을 지원하여 협력적이고 경쟁적인 시나리오 연구가 가능합니다. 연구자들은 OpenSpiel을 활용하여 빠르게 알고리즘을 프로토타입하고, 대규모 실험을 수행하며, 재현 가능한 코드를 공유합니다.

PettingZoo 게임을 위한 강화 학습 에이전트는 Python 기반 코드 라이브러리로, PettingZoo 환경에서 사용할 수 있는 다중 에이전트 RL용 DQN, PPO 및 A2C 알고리즘을 즉시 제공하며 표준화된 훈련 및 평가 스크립트, 조정 가능한 하이퍼파라미터, TensorBoard 로깅, 경쟁 및 협력 게임 지원 등을 갖추고 있습니다. 연구원과 개발자는 이 저장소를 클론하여 환경 및 알고리즘 파라미터를 조정하고, 훈련 세션을 실행하며, 메트릭을 시각화하여 빠르게 실험하고 비교할 수 있습니다.