Este repositório implementa comunicação emergente em aprendizado por reforço multiagente usando PyTorch. Os usuários podem configurar redes neurais de emissores e receptores para jogar jogos referenciais ou navegação cooperativa, incentivando os agentes a desenvolver um canal de comunicação discreto ou contínuo. Oferece scripts para treinamento, avaliação e visualização dos protocolos aprendidos, além de utilitários para criação de ambientes, codificação e decodificação de mensagens. Pesquisadores podem expandi-lo com tarefas personalizadas, modificar arquiteturas de rede e analisar a eficiência do protocolo, promovendo experimentação rápida em comunicação emergente de agentes.

MADDPG-Keras oferece uma estrutura completa para pesquisa em aprendizado por reforço multiagente ao implementar o algoritmo MADDPG em Keras. Suporta espaços de ação contínuos, múltiplos agentes e ambientes padrão do OpenAI Gym. Pesquisadores e desenvolvedores podem configurar arquiteturas de redes neurais, hiperparâmetros de treinamento e funções de recompensa, iniciando experimentos com registros integrados e checkpointing de modelos para acelerar o aprendizado de políticas multiagente e benchmarking.

O aplicativo Science permite que os usuários analisem qualquer reivindicação com evidências de apoio e opostas derivadas de pesquisas científicas revisadas por pares. Ao usar IA para pesquisar artigos científicos, ele conecta os usuários diretamente às fontes, fornecendo uma análise equilibrada da força das evidências e do consenso científico. A plataforma é projetada para ajudar os pesquisadores a racionalizar seu processo de revisão de literatura, enquanto também oferece ao público em geral acesso a informações baseadas em evidências em um formato acessível.