이 저장소는 PyTorch를 사용하여 다중 에이전트 강화학습에서 출현하는 커뮤니케이션을 구현합니다. 사용자들은 송신자와 수신자 신경망을 구성하여 참조 게임이나 협력 네비게이션을 수행하게 하고, 에이전트들이 이산 또는 연속 통신 채널을 개발하도록 격려합니다. 학습, 평가, 학습된 프로토콜 시각화 스크립트와 환경 생성, 메시지 인코딩/디코딩 유틸리티를 제공합니다. 연구자들은 맞춤형 작업을 확장하거나 네트워크 구조를 변경하고, 프로토콜 효율성을 분석하여 빠른 실험을 촉진할 수 있습니다.

AcademicID는 연구 커뮤니티를 지원하기 위해 인공지능을 활용하는 포괄적인 플랫폼입니다. 데이터 분석, 전문가 식별 및 협업을 위한 도구를 제공하여 연구 프로세스를 간소화합니다. 이 플랫폼은 데이터 정확성을 높이고 관리 부담을 줄여 영향력 있고 혁신적인 연구를 촉진합니다. AcademicID는 연구자를 적합한 전문가와 연결하여 학계 전반에 걸친 효율성과 협력을 개선하도록 설계되었습니다.

Science App은 사용자들이 동료 검토된 과학 연구에서 파생된 지원 및 반대 증거와 함께 어떤 주장도 분석할 수 있게 합니다. AI를 사용하여 과학 논문을 검색함으로써 사용자를 근본적인 출처에 직접 연결하여 증거 강도와 과학적 합의에 대한 균형 잡힌 분석을 제공합니다. 이 플랫폼은 연구자들이 문헌 검토 과정을 간소화하는 데 도움을 주며 일반 대중이 접근 가능한 형식으로 증거 기반 정보를 이용할 수 있도록 설계되었습니다.