Gym-Recsys — это набор инструментов, который оборачивает задачи рекомендаций в окружения OpenAI Gym, позволяя алгоритмам обучения с подкреплением взаимодействовать с имитированными матрицами пользователь-объект шаг за шагом. Он обеспечивает синтетические генераторы поведения пользователя, поддерживает загрузку популярных наборов данных и поставляет стандартные метрики, такие как Precision@K и NDCG. Пользователи могут настраивать функции награды, модели пользователя и пул объектов для экспериментов с различными стратегиями рекомендаций на основе RL, с возможностью воспроизведения результатов.

В своей основе Gomoku Battle предоставляет надежную симуляционную среду, где ИИ-агенты следуют протоколу на основе JSON для получения обновлений состояния доски и отправки решений по ходу игры. Разработчики могут интегрировать собственные стратегии, реализуя простые интерфейсы на Python, используя предоставленных образцов ботов для ориентира. Встроенный менеджер турниров автоматизирует расписание матчей по системе круговой или выбывшей лиги, а подробные логи фиксируют показатели, такие как процент побед, время ходов и истории игр. Выходные данные можно экспортировать в CSV или JSON для дальнейшего статистического анализа. Фреймворк поддерживает параллельное выполнение для ускорения масштабных экспериментов и может быть расширен для включения пользовательских правил или обучающих процессов, делая его идеальным для исследований, обучения и развития конкурентного ИИ.

Mockaroni — это платформа, разработанная для генерации пользовательских синтетических текстовых данных, которые выглядят и ощущаются как реальные данные. Сгенерированные данные могут использоваться в различных приложениях, таких как обучение ИИ и моделей машинного обучения, тестирование алгоритмов и многое другое. Благодаря настраиваемым шаблонам и современным алгоритмам генерации Mockaroni гарантирует, что ваши модели хорошо подготовлены для сценариев реальных данных, повышая их эффективность и результативность.

ANAC-agents — это фреймворк на Python, объединяющий множество реализаций переговорных агентов для конкурса Automated Negotiating Agents (ANAC). Каждый агент в репозитории реализует уникальные стратегии моделирования полезности, создания предложений, тактики уступок и критериев принятия решений, что способствует сравнительным исследованиям и быстрому прототипированию. Пользователи могут определять области переговоров с пользовательскими вопросами и профилями предпочтений, а затем моделировать двусторонние переговоры или соревнования в стиле турнира между агентами. Набор включает скрипты для настройки, метрики оценки и инструменты логирования для анализа динамики переговоров. Исследователи и разработчики могут расширять существующих агентов, тестировать новые алгоритмы или интегрировать внешнее обучение, что ускоряет внедрение инноваций в автоматическое торгование и стратегические решения при неполной информации.