Patrolling-Zoo는 Python에서 다중 에이전트 순찰 작업을 생성하고 실험할 수 있는 유연한 프레임워크를 제공합니다. 이 라이브러리에는 감시, 모니터링, 커버리지 시나리오를 시뮬레이션하는 다양한 격자 기반 및 그래프 기반 환경이 포함되어 있습니다. 사용자는 에이전트 수, 맵 크기, 토폴로지, 보상 함수, 관측 공간을 구성할 수 있습니다. PettingZoo 및 Gym API와의 호환성 덕분에 인기 있는 강화 학습 알고리즘과 원활하게 통합됩니다. 이 환경은 일관된 설정에서 MARL 기법의 벤치마크 및 비교를 용이하게 합니다. 표준 시나리오와 새로운 시나리오를 맞춤화하는 도구를 제공하여 Patrolling-Zoo는 자율 로보틱스, 보안 감시, 수색 및 구조 작업, 대규모 영역 커버리지 연구를 가속화합니다.

Character.AI 데이터 기부 도구는 Character.AI에서 채팅 기록 수집을 촉진하는 브라우저 확장 기능입니다. 이 데이터는 AI 기술을 향상하고 개발하기 위한 연구 목적에 사용됩니다. 이 확장 기능은 프라이버시를 고려하여 설계되었으며, 데이터가 제3자에게 판매되거나 기본 기능 외의 목적으로 사용되지 않도록 보장합니다. 수집된 데이터는 스탠포드 대학교와 같은 기관의 연구자들이 통찰력을 얻고 AI 분야에서 발전할 수 있도록 도와줍니다.