Comunicação Emergente em Agentes é uma estrutura de PyTorch de código aberto projetada para pesquisadores explorarem como sistemas multiagentes desenvolvem seus próprios protocolos de comunicação. A biblioteca oferece implementações flexíveis de tarefas de aprendizagem por reforço cooperativa, incluindo jogos referenciais, jogos de combinação e desafios de identificação de objetos. Os usuários definem arquiteturas de agentes falantes e ouvintes, especificam propriedades do canal de mensagem como tamanho do vocabulário e comprimento da sequência, e selecionam estratégias de treinamento como gradientes de política ou aprendizagem supervisionada. A estrutura inclui scripts ponta a ponta para executar experimentos, analisar eficiência de comunicação e visualizar línguas emergentes. Seu design modular permite fácil extensão com novos ambientes de jogo ou funções de perda personalizadas. Pesquisadores podem reproduzir estudos publicados, avaliar novos algoritmos e explorar a composicionalidade e semântica das línguas emergentes dos agentes.

O SAM 2 é um modelo de segmentação de última geração da Meta que permite aos usuários selecionar e segmentar facilmente qualquer objeto em imagens e vídeos. Sua capacidade de lidar com processamento em tempo real com alta precisão o diferencia de modelos anteriores. Esta ferramenta inovadora é projetada para uma ampla gama de aplicações, incluindo criação de conteúdo, edição de vídeo e análise de dados, tornando-a um ativo essencial para designers e tecnólogos. Com o SAM 2, os usuários podem alcançar resultados superiores em seus projetos, simplificando tarefas complexas e aumentando a produtividade.