Shumai는 JavaScript 및 TypeScript를 위해 설계된 강력한 텐서 라이브러리로, Facebook Research(FAIR)에서 만들었습니다. 이 라이브러리는 높은 성능, 네트워크 연결성 및 미분 가능성을 특징으로 합니다. Bun 및 Flashlight를 사용하여 구축되어 개발자가 웹 애플리케이션에 딥 러닝 및 머신 러닝 기능을 원활하게 통합할 수 있도록 합니다. 복잡한 과학적 계산 및 모델 훈련에 적합한 GPU 계산과 같은 기능을 지원합니다. Shumai는 TypeScript 생태계에서 고급 머신 러닝 모델을 개발하기 위한 강력한 환경을 제공하는 것을 목표로 합니다.

NKC 다중 에이전트 모델은 연구자와 개발자에게 다중 에이전트 강화 학습 시스템을 설계, 훈련, 평가하기 위한 종합 도구 키트를 제공합니다. 사용자 정의 에이전트 정책, 환경 동역학, 보상 구조를 정의하는 모듈형 아키텍처를 특징으로 합니다. OpenAI Gym과 원활하게 통합되어 빠른 프로토타이핑이 가능하며, TensorFlow와 PyTorch 지원으로 유연한 백엔드 선택이 가능합니다. 이 프레임워크는 경험 재생, 중앙집중식 훈련과 분산 실행, 여러 GPU를 활용한 분산 훈련 유틸리티를 포함하고 있으며, 확장된 로깅과 시각화 모듈은 성능 지표를 수집하여 벤치마킹과 하이퍼파라미터 튜닝을 돕습니다. 협력, 경쟁, 혼합 동기 시나리오의 구성을 간소화하여 NKC 다중 에이전트 모델은 자율차, 로봇 무리, 게임 AI 등의 분야에서 실험을 가속화합니다.