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.

O NKC Multi-Agent Models fornece a pesquisadores e desenvolvedores uma ferramenta completa para projetar, treinar e avaliar sistemas de aprendizado por reforço multiagente. Possui uma arquitetura modular onde os usuários definem políticas personalizadas de agentes, dinâmicas ambientais e estruturas de recompensa. A integração perfeita com OpenAI Gym permite prototipagem rápida, enquanto o suporte a TensorFlow e PyTorch oferece flexibilidade na escolha dos backends de aprendizagem. A estrutura inclui utilitários para replay de experiência, treinamento centralizado com execução descentralizada e treinamento distribuído em múltiplas GPUs. Módulos extensos de registro e visualização capturam métricas de desempenho, facilitando o benchmarking e o ajuste de hiperparâmetros. Ao simplificar a configuração de cenários cooperativos, competitivos e de motivações mistas, o NKC Multi-Agent Models acelera experimentos em domínios como veículos autônomos, enxames robóticos e inteligência de jogos.