Возникающая коммуникация в агентах — это открытая платформа на PyTorch, предназначенная для исследователей, изучающих, как многопользовательские системы разрабатывают собственные протоколы связи. Библиотека предлагает гибкие реализации совместных задач обучения с подкреплением, включая референциальные игры, комбинированные игры и задачи идентификации объектов. Пользователи определяют архитектуры говорящих и слушающих агентов, задают свойства каналов сообщений, такие как размер словаря и длина последовательности, и выбирают стратегии обучения, такие как градиенты политики или контролируемое обучение. В рамках представлены скрипты для запуска экспериментов, анализа эффективности коммуникации и визуализации возникающих языков. Модульная конструкция обеспечивает лёгкое расширение новыми игровыми средами или пользовательскими функциями потерь. Исследователи могут воспроизводить опубликованные исследования, создавать эталонные модели новых алгоритмов и исследовать композиционность и семантику языков агентов.

SAM 2 — это современная модель сегментации от Meta, которая позволяет пользователям без усилий выбирать и сегментировать любые объекты на изображениях и видео. Его способность обрабатывать данные в реальном времени с высокой точностью выделяет его среди предыдущих моделей. Этот инновационный инструмент предназначен для широкого спектра приложений, включая создание контента, редактирование видео и анализ данных, что делает его незаменимым активом как для дизайнеров, так и для техников. С SAM 2 пользователи могут добиться превосходных результатов в своих проектах, упрощая сложные задачи и повышая продуктивность.