ScienHub — это инновационная онлайн-платформа, которая объединяет совместный редактор LaTeX с поддержкой клинических исследований. Ключевые особенности включают инструменты повышения качества языка с помощью ИИ, интеграцию с Git и современный интерфейс, предназначенный для бесшовного сотрудничества между исследователями. Платформа создана для удовлетворения различных потребностей пользователей, независимо от того, для академических статей или клинических испытаний, предлагая инструменты, которые улучшают качество письма и упрощают процессы управления проектом. ScienHub направлена на поддержку исследовательского сообщества, предоставляя необходимые ресурсы и сеть для обмена знаниями.

Приложение Science позволяет пользователям анализировать любое утверждение как с поддерживающими, так и с противоположными доказательствами, полученными из рецензируемых научных исследований. Используя ИИ для поиска научных статей, оно связывает пользователей напрямую с источниками, предоставляя сбалансированный анализ силы доказательств и научного консенсуса. Платформа предназначена для помощи исследователям в упрощении процесса литературного обзора, а также предлагает широкой публике доступ к основанной на фактических данных информации в доступном формате.

Данное репозитории реализует появляющуюся коммуникацию в задачах обучения с подкреплением для нескольких агентов с помощью PyTorch. Пользователи могут настроить нейронные сети для отправителей и получателей для игры в референциальные игры или совместную навигацию, побуждая агентов развивать дискретный или непрерывный канал связи. Включены скрипты для обучения, оценки и визуализации изученных протоколов, а также утилиты для создания окружений, кодирования и декодирования сообщений. Исследователи могут расширять их пользовательскими задачами, изменять архитектуру сетей и анализировать эффективность протоколов, что способствует быстрому экспериментированию в области появления коммуникации агентов.

MADDPG-Keras обеспечивает полный каркас для исследований в области обучения с подкреплением с несколькими агентами, реализуя алгоритм MADDPG в Keras. Поддерживаются непрерывные пространства действий, несколько агентов и стандартные среды OpenAI Gym. Исследователи и разработчики могут настраивать архитектуры нейронных сетей, гиперпараметры обучения и функции вознаграждения, после чего запускать эксперименты с встроенным логированием и контрольными точками для ускорения обучения политик и оценки производительности.