Этот опенсорсный фреймворк объединяет библиотеку моделирования агентов AgentSimJs с 3D-графическим движком Three.js для обеспечения интерактивных, основанных в браузере многопользовательских симуляций. Пользователи могут определять типы агентов, поведения и правила окружения, настраивать обнаружение столкновений и обработку событий, а также визуализировать симуляции в реальном времени с настраиваемыми параметрами рендеринга. Библиотека поддерживает динамическое управление, управление сценой и оптимизацию производительности, что делает ее идеальной для исследований, обучения и прототипирования сложных сценариев на основе агентов.

Poke-Env предназначен для упрощения создания и оценки AI-агентов для боёв Pokémon Showdown через всесторонний интерфейс на Python. Он управляет коммуникацией с сервером Pokémon Showdown, парсит данные игрового состояния и управляет действиями по раунду через архитектуру, основанную на событиях. Пользователи могут расширять базовые классы игроков для реализации индивидуальных стратегий с использованием обучения с подкреплением или эвристических алгоритмов. В рамках этого фреймворка встроена поддержка симуляций боёв, параллельных матчей и детального логирования действий, наград и результатов для воспроизводимых исследований. А abstraction'я низкоуровневых сетевых и парсинговых задач позволяет AI-исследователям и разработчикам сосредоточиться на проектировании алгоритмов, настройке производительности и сравнительном бенчмаркинге стратегий боя.

Deci AI - это комплексная платформа ускорения глубокого обучения, разработанная для помощи разработчикам AI в создании, оптимизации и развертывании ультрабыстрых моделей, готовых к производству. Используя современные технологии поиска и оптимизации нейронной архитектуры, Deci AI гарантирует, что модели идеально соответствуют конкретным требованиям производительности и аппаратного обеспечения. Платформа поддерживает различные фреймворки и конфигурации аппаратного обеспечения, что делает её универсальной для различных приложений. Инструменты Deci AI оптимизируют процесс разработки, позволяя пользователям сосредоточиться больше на инновационных аспектах AI приложений, а не на сложностях настройки и развертывания моделей.