Fast Reinforcement Learning é uma estrutura especializada em Python projetada para acelerar o desenvolvimento e a execução de agentes de reforço de aprendizado. Oferece suporte imediato para algoritmos populares como PPO, A2C, DDPG e SAC, combinados com gerenciamento de ambientes vetorizados de alta vazão. Os usuários podem configurar facilmente redes de política, personalizar laços de treinamento e aproveitar a aceleração GPU para experimentos em larga escala. O design modular da biblioteca garante integração perfeita com ambientes OpenAI Gym, permitindo que pesquisadores e profissionais prototype, benchmark e implantem agentes em várias tarefas de controle, jogos e simulação.

Shumai é uma poderosa biblioteca de tensor projetada para JavaScript e TypeScript, criada pela Facebook Research (FAIR). A biblioteca se destaca por seu alto desempenho, conectividade de rede e capacidades diferenciáveis. Construída usando Bun e Flashlight, permite que os desenvolvedores integrem funcionalidades de aprendizado profundo e aprendizado de máquina em aplicativos da web sem problemas. Suporta recursos como computação em GPU, tornando-a ideal para cálculos científicos complexos e treinamento de modelos. Shumai visa fornecer um ambiente robusto para desenvolver modelos avançados de aprendizado de máquina em um ecossistema TypeScript.