Selective Reincarnation вводит динамический механизм обучения на основе популяции, ориентированный на MARL. Производительность каждого агента регулярно оценивается по заранее заданным порогам. Когда производительность агента падает ниже уровня его коллег, его веса сбрасываются к текущему лучшему агенту, эффективно воскрешая его с подтвержденными поведениями. Этот подход сохраняет разнообразие, сбрасывая только тех, кто показывает слабые результаты, минимизируя разрушительные сбросы и направляя исследование к политикам с высоким вознаграждением. Благодаря целенаправленной наследуемости параметров нейронной сети, платформа снижает дисперсию и ускоряет сходимость как в кооперативных, так и в конкурентных средах. Совместима с любыми алгоритмами MARL на основе градиента политики, реализована в PyTorch и включает настраиваемые гиперпараметры для частоты оценки, критериев выбора и настройки стратегии сброса.

Hailo - это инновационный ИИ-агент, сосредоточенный на оптимизации развертывания моделей нейронных сетей в различных средах. Он повышает производительность, используя продвинутые алгоритмы для обеспечения эффективного управления ресурсами. Hailo стремится упростить процесс развертывания моделей, делая его доступным для разработчиков, желающих использовать возможности ИИ в своих приложениях. Поддерживая как устройства на краю, так и облачные среды, Hailo предоставляет гибкость, не уступая ни скорости, ни эффективности.