Aeiva — платформа, ориентированная на разработчиков, которая позволяет создавать, развёртывать и оценивать автономных AI-агентов в гибких симуляционных средах. Она имеет движок на основе плагинов для определения среды, интуитивные API для настройки циклов принятия решений агентами и встроенные средства сбора метрик для анализа производительности. Framework поддерживает интеграцию с OpenAI Gym, PyTorch и TensorFlow, а также предоставляет веб-интерфейс в реальном времени для мониторинга симуляций. Инструменты бенчмаркинга Aeiva позволяют организовать турниры агентов, фиксировать результаты и визуализировать поведение агентов для тонкой настройки стратегий и ускорения исследований в области AI с несколькими агентами.

Mava — это библиотека с открытым исходным кодом, основанная на JAX, для разработки, обучения и оценки систем обучения с подкреплением с несколькими агентами. Предлагает готовые реализации кооперативных и соревновательных алгоритмов, таких как MAPPO и MADDPG, а также настраиваемые циклы обучения, поддерживающие однопроходные и распределенные рабочие процессы. Исследователи могут импортировать окружения из PettingZoo или определять собственные окружения и использовать модульные компоненты Mava для оптимизации политики, управления буферами повторного воспроизведения и логирования метрик. Гибкая архитектура платформы позволяет легко интегрировать новые алгоритмы, собственные пространства наблюдений и структуры вознаграждений. Используя возможности автолевализации и аппаратного ускорения JAX, Mava обеспечивает эффективные крупномасштабные эксперименты и воспроизводимое сравнение в различных сценариях многопользовательской работы.

Tromero — это передовая платформа для обучения и размещения ИИ, использующая технологии блокчейн, чтобы предоставить предприятиям конкурентное преимущество. Она позволяет пользователям более эффективно обучать и разворачивать модели машинного обучения с меньшими затратами. Разработанная для масштабируемости и удобства использования, Tromero поддерживает кластеры GPU и предлагает различные инструменты для оценки производительности, бенчмаркинга и мониторинга в реальном времени. Независимо от того, хотите ли вы обучать сложные модели или размещать ИИ-приложения, Tromero предоставляет комплексную структуру, максимизирующую использование ресурсов и минимизирующую расходы.

Многопроцессорные модели NKC предоставляют исследователям и разработчикам все необходимые инструменты для проектирования, обучения и оценки систем с несколькими агентами. Они включают модульную архитектуру, позволяющую определять пользовательские политики агентов, динамику окружающей среды и структуры вознаграждения. Точная интеграция с OpenAI Gym позволяет быстро создавать прототипы, а поддержка TensorFlow и PyTorch обеспечивает гибкость выбора платформы обучения. В платформе реализованы утилиты для повторного обхода опыта, централизованного обучения с раздельным выполнением и распределенного обучения на нескольких GPU. Расширенные модули для логирования и визуализации собирают показатели выполнения, способствуя бенчмаркингу и настройке гиперпараметров. Упрощая настройку сценариев с кооперативными, соревновательными и смешанными мотивациями, NKC позволяет ускорить эксперименты в области автономных транспортных средств, робототехнических рой и игровых ИИ.

Particl способствует принятию решений на основе данных, автоматизируя анализ активности конкурентов в области электронной коммерции. Отслеживая такие важные метрики, как продажи, запасы, цены и чувствительность клиентов, компании могут сопоставлять свои продукты с продуктами конкурентов. Это помогает выявлять неиспользуемые возможности, устанавливать оптимальные цены и понимать динамику рынка. С помощью ИИ-движка Particl предоставляет практические рекомендации, которые позволяют ритейлерам оставаться впереди в конкурентной среде.