Block Blast Solver — это сложная инструмента, работающая на основе ИИ, которая предлагает немедленные, оптимальные решения для игры Block Blast. С помощью расширенного распознавания на основе нейронных сетей, динамического анализа цепных реакций и предсказательных систем подсчета очков она определяет лучшие ходы для любого состояния игры. Игроки просто загружают скриншот своего игрового поля, и решатель анализирует его за считанные секунды, чтобы предоставить точные шаги для улучшения их результатов, делая игру более приятной и менее раздражающей.

Dino Reinforcement Learning — это полный набор инструментов для обучения AI-агента играть в игру динозавров Chrome с помощью обучения с подкреплением. Интеграция с безголовым Chrome через Selenium обеспечивает захват игровых кадров в реальном времени и их обработку в представления состояний, оптимизированные для входных данных глубоких Q-сетей. В рамках реализованы модули памяти воспроизведения, эвристического исследования epsilon-greedy, моделей сверточных нейронных сетей и циклов обучения с настраиваемыми гиперпараметрами. Пользователи могут отслеживать прогресс обучения через консольные логи и сохранять контрольные точки для последующей оценки. После обучения агент может быть запущен для автономной игры или протестирован против различных архитектур моделей. Модульный дизайн облегчает замену алгоритмов RL, что делает платформу гибкой для экспериментов.