TorchVision 是一個在 PyTorch 中的包，旨在簡化開發計算機視覺應用程序的過程。它提供了流行數據集的集合，例如 ImageNet 和 COCO，以及可以輕鬆整合到項目中的各種預訓練模型。還包含了圖像預處理和增強的轉換，簡化了訓練深度學習模型的數據準備。通過提供這些資源，TorchVision 使開發者能專注於模型架構和訓練，而無需從頭開始創建每個組件。

Metamorph Labs是一個專為生機勃勃的AI/ML社群而設的平台。它提供各種資源，包括數據集、預訓練模型、研究論文、AI工具和教程。旨在賦能開發者、研究人員和AI愛好者，該平台促進知識共享、產品開發和AI/ML的創新解決方案。Metamorph Labs旨在建立一個繁榮的AI/ML生態系統，支持從新手到專家的每一位個體發揮人工智慧的力量。

RL Collision Avoidance 提供完整的流程，用於開發、訓練和部署多機器人碰撞避免策略。它提供一套與 Gym 相容的模擬情境，在這些情境中代理人透過增強學習算法學習無碰撞的導航。使用者可以自訂環境參數，利用 GPU 加速以加快訓練速度，並導出學習到的策略。該框架還與 ROS 整合，用於實地測試，支援預訓練模型以立即進行評估，以及提供可視化代理人軌跡與性能指標的工具。

TexasHoldemAgent提供一個基於Python的模組化環境，用於訓練、評估和部署由AI驅動的對戰限制德州撲克角色。它整合了自定義模擬引擎與深度強化學習算法（如DQN），用於反覆策略改進。主要功能包括手牌狀態編碼、行動空間定義（棄牌、跟注、加注）、獎勵塑造和即時決策評估。用戶可自訂學習參數、利用CPU/GPU加速、監控訓練進度，並載入或儲存訓練模型。該框架支援批次模擬，測試策略、產生性能數據及視覺化勝率，幫助研究者、開發者和撲克愛好者實驗AI驅動的遊玩策略。

Daytona 使組織能快速建立、協調並管理執行複雜工作流程的自主AI代理。透過拖放式工作流程設計器及預訓練模型目錄，使用者可以建立用於客戶服務、銷售推廣、內容產出及資料分析的代理。Daytona 的API連接器可以與CRM、資料庫和Web服務整合，其SDK和CLI允許自訂功能擴充。代理可在沙箱環境測試，並部署於雲端或本地伺服器。內建安全、日誌與即時儀表板，團隊能掌握績效與管理流程。