Mean-Field MARL предоставляет надежный фреймворк на Python для реализации и оценки алгоритмов обучения с подкреплением для нескольких агентов с помощью среднего поля. Он моделирует взаимодействия больших агентов, аппроксимируя средний эффект соседних агентов через Q-обучение с использованием среднего поля. В библиотеку входят обертки сред, модули политик агентов, циклы обучения и метрики оценки, что позволяет масштабировать обучение сотен агентов. Созданный на базе PyTorch для ускорения на GPU, он поддерживает настраиваемые среды, такие как Particle World и Gridworld. Модульный дизайн облегчает расширение новыми алгоритмами, а встроенные инструменты логирования и визуализации на базе Matplotlib позволяют отслеживать награды, кривые потерь и распределения среднего поля. Примерные скрипты и документация помогают пользователям настроить, конфигурировать эксперименты и анализировать результаты, делая его идеальным как для исследований, так и для прототипирования больших систем агентов.

Helicone предоставляет всестороннее решение для регистрации, мониторинга и оптимизации крупных языковых моделей (LLM). Он упрощает процесс отслеживания производительности, управления затратами и отладки приложений. С помощью интеграции в одну строку разработчики могут воспользоваться всеми возможностями LLM, получая информацию о метриках использования и повышая производительность приложений за счет оптимизированной наблюдаемости.

Viam - это комплексная AI платформа, разработанная для робототехники и автоматизации, позволяющая разработчикам без труда создавать и интегрировать роботизированные системы. Она предлагает решения для управления роботами, управления их данными и облегчения коммуникации между устройствами. Viam придает приоритет удобным интерфейсам, предоставляя мощные инструменты, которые помогают оптимизировать процесс разработки. Платформа поддерживает реальное время мониторинга, обеспечивая мгновенные идеи и корректировки для оптимальной работы роботов.