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.

OpenPlayground — это платформа с открытым исходным кодом, которая позволяет пользователям экспериментировать и сравнивать различные большие языковые модели (LLMs). Она создана для того, чтобы помочь пользователям понять сильные и слабые стороны различных LLM, предоставляя удобную и интерактивную среду. Платформа особенно полезна для разработчиков, исследователей и всех, кто интересуется возможностями искусственного интеллекта. Пользователи могут легко зарегистрироваться, используя свою учетную запись Google или электронную почту.