Mean-Field MARL предоставляет надежный фреймворк на Python для реализации и оценки алгоритмов обучения с подкреплением для нескольких агентов с помощью среднего поля. Он моделирует взаимодействия больших агентов, аппроксимируя средний эффект соседних агентов через Q-обучение с использованием среднего поля. В библиотеку входят обертки сред, модули политик агентов, циклы обучения и метрики оценки, что позволяет масштабировать обучение сотен агентов. Созданный на базе PyTorch для ускорения на GPU, он поддерживает настраиваемые среды, такие как Particle World и Gridworld. Модульный дизайн облегчает расширение новыми алгоритмами, а встроенные инструменты логирования и визуализации на базе Matplotlib позволяют отслеживать награды, кривые потерь и распределения среднего поля. Примерные скрипты и документация помогают пользователям настроить, конфигурировать эксперименты и анализировать результаты, делая его идеальным как для исследований, так и для прототипирования больших систем агентов.

EOSI Finance — это децентрализованная торговая платформа, которая использует передовые технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) для демократизации доступа к проприетарной торговле. Она помогает пользователям автоматизировать свои сделки, оптимизировать стратегии и копировать лучших профессиональных трейдеров. Благодаря своим надежным функциям безопасности и прозрачным протоколам, EOSI Finance обеспечивает пользователям плавный и безопасный торговый опыт. Независимо от того, новичок вы или опытный трейдер, платформа предлагает множество функций для повышения вашей торговой эффективности и прибыльности.

Layly AI - это мощная платформа, использующая передовые алгоритмы машинного обучения и анализа изображений для идентификации и анализа контента с дипфейками и других цифровых аномалий. Благодаря своей точной способности обнаружения Layly AI является ключевым инструментом для сохранения подлинности цифрового контента, что делает его незаменимым для пользователей, которым необходима надежная проверка мультимедийных файлов на предмет подделки и дезинформации.