simple_rl — это минималистичная библиотека Python, предназначенная для упрощения исследований и обучения в области усиленного обучения. Она обеспечивает единый API для определения сред и агентов, с встроенной поддержкой популярных парадигм RL, включая Q-обучение, методы Монте-Карло и динамическое программирование, такие как итерации стоимости и политики. В рамках включены образцы сред, такие как GridWorld, MountainCar и Multi-Armed Bandits, что облегчает практические эксперименты. Пользователи могут расширять базовые классы для создания собственных сред или агентов, а вспомогательные функции обеспечивают логирование, отслеживание производительности и оценку политики. Легкая архитектура и ясный код делают его идеальным для быстрого прототипирования, обучения основам RL и сравнения новых алгоритмов в воспроизводимой и легко понимаемой среде.

HyperLLM — это продвинутое инфраструктурное решение, предназначенное для упрощения разработки и развертывания крупных языковых моделей (LLM). За счет использования гибридных технологий ритрива она значительно повышает эффективность и результативность приложений на основе искусственного интеллекта. Она интегрирует серверную векторную базу данных и технологии гиперритрива, которые позволяют быстро настраивать и управлять экспериментами, что делает её идеальной для разработчиков, стремящихся создавать сложные AI-решения без типичных трудностей.