Inductor.ai — это мощная платформа, нацеленная на предоставление разработчикам возможностей для создания, прототипирования и уточнения приложений на основе больших языковых моделей (LLM). Систематическая оценка и постоянная итерация способствуют разработке надежной высококачественной функциональности на основе LLM. С такими функциями, как настроенные площадки, непрерывное тестирование и оптимизация гиперпараметров, Inductor обеспечивает готовность ваших LLM-приложений к выходу на рынок, их оптимизацию и экономическую эффективность.

PyGame Learning Environment (PLE) — это открытый фреймворк на Python, разработанный для упрощения разработки, тестирования и бенчмаркинга агентов обучения с подкреплением в пользовательских игровых сценариях. Он предоставляет коллекцию легких игр на базе Pygame с встроенной поддержкой наблюдений агентом, дискретных и непрерывных пространств действий, формирования наград и визуализации окружения. PLE обладает удобным API, совместимым с обертками OpenAI Gym, что обеспечивает бесшовную интеграцию с популярными RL-библиотеками, такими как Stable Baselines и TensorForce. Исследователи и разработчики могут настраивать параметры игр, реализовывать новые игры и использовать векторизированные окружения для ускоренного обучения. Благодаря активному сообществу и обширной документации, PLE служит универсальной платформой для академических исследований, образования и прототипирования реальных RL-приложений.