Pits and Orbs é um ambiente de aprendizado por reforço de código aberto implementado em Python, oferecendo um mundo em grade multi-agente baseado em turnos onde os agentes perseguem objetivos e enfrentam perigos ambientais. Cada agente deve navegar por uma grade personalizável, evitar poços colocados aleatoriamente que penalizam ou encerram episódios, e coletar orbes para recompensas positivas. O ambiente suporta modos competitivos e cooperativos, permitindo aos pesquisadores explorar cenários de aprendizado variados. Sua API simples se integra facilmente com bibliotecas populares de RL, como Stable Baselines ou RLlib. Recursos principais incluem dimensões ajustáveis da grade, distribuições dinâmicas de poços e orbes, estruturas de recompensa configuráveis e registro opcional para análise de treinamento.

PracticeRun é uma plataforma inovadora projetada para otimizar horários de treino, acompanhar métricas de desempenho e auxiliar no desenvolvimento de equipes esportivas e atletas individuais. Ela oferece um conjunto robusto de ferramentas para treinadores e jogadores planejarem, executarem e revisarem as sessões de treino de forma eficiente. A plataforma fornece análises detalhadas para ajudar os usuários a entenderem seu progresso e identificar áreas de melhoria. Com o PracticeRun, a gestão das rotinas de treino se torna mais sistemática e orientada por dados, abrindo caminho para um melhor desempenho e conquista de objetivos.