mini-AlphaStar透過提供一個易於存取的開源PyTorch框架，幫助解開複雜的AlphaStar架構。內含空間特徵編碼器用於螢幕和縮圖輸入，非空間特徵處理，LSTM記憶模組，以及用於動作選擇與狀態評估的獨立策略與價值網絡。利用模仿學習啟動，並透過自我對弈的強化學習進行微調，支援與pysc2相容的環境封裝器，TensorBoard日誌與可配置超參數。研究人員與學生能從人類遊戲中建立資料集，根據自訂情境訓練模型，評估代理表現，並可視化學習曲線。模組化的程式碼庫方便實驗不同網絡變體、訓練流程和多代理設定。設計用於教學與快速原型，不用於正式部署。

LLaVA-Plus基於領先的視覺語言基礎，提供能同時解讀和推理多圖像的代理。它整合組裝學習和視覺語言規劃，執行如視覺問題回答、逐步問題解決和多階段推理流程等複雜任務。此框架具有模塊化插件架構，可連接不同的LLM後端，支持定制提示策略和動態連鎖思考解釋。用戶可本地或通過託管的Web演示部署LLaVA-Plus，上傳單個或多個圖像，使用自然語言提問，並獲得豐富的解釋性回答及規劃步驟。其可擴展設計支持快速原型開發多模態應用，適合研究、教育及生產級視覺語言方案。