MagicBlocks меняет подход пользователей к созданию и восприятию виртуальных миров с помощью мощных инструментов, управляемых ИИ. Этот ИИ-агент упрощает проектирование 3D-окружений, автоматизируя сложные задачи, что делает его доступным как для новичков, так и для опытных создателей. Пользователи могут легко манипулировать элементами, настраивать окружения и визуализировать свои идеи в реальном времени, обеспечивая бесшовный творческий процесс от концепции до выполнения.

Многоагентная симуляция инспекции предоставляет комплексную платформу для моделирования и обучения нескольких автономных агентов для выполнения инспекционных задач в кооперативе в средах Unity 3D. Она интегрируется с набором инструментов Unity ML-Agents, предлагая настраиваемые сцены с целями инспекции, регулируемыми функциями наград и параметрами поведения агентов. Исследователи могут писать собственные сценарии, определять число агентов и задавать учебные планы через API на Python. Пакет поддерживает параллельное обучение, ведение логов в TensorBoard и настраиваемые наблюдения, такие как лазерные лучи, видеопотоки камер и данные о положении. Регулируя гиперпараметры и сложность среды, пользователи могут проводить бенчмарки алгоритмов обучения с подкреплением по показателям охвата, эффективности и координации. Открытый исходный код способствует расширениям для прототипирования роботов, исследований в области кооперативного ИИ и учебных демонстраций в системах с несколькими агентами.

Масштабируемый MADDPG — это исследовательская рамка для многопрограммного обучения с усилением, обеспечивающая масштабируемую реализацию алгоритма MADDPG. В ней используются центральные критики в процессе обучения и независимые актеры при выполнении для стабильности и эффективности. Библиотека включает Python-скрипты для определения пользовательских окружений, настройки архитектур сетей и гиперпараметров. Пользователи могут обучать множество агентов параллельно, отслеживать метрики и визуализировать кривые обучения. Он интегрируется с окружениями, похожими на OpenAI Gym, и поддерживает ускорение с помощью GPU через TensorFlow. Благодаря модульной структуре, масштабируемый MADDPG обеспечивает гибкие эксперименты в кооперативных, соревновательных или смешанных задачах, облегчая быстрое прототипирование и бенчмаркинг.