此存儲庫提供一個完整的星際爭霸II遊戲研究增強學習框架。核心代理使用PPO來學習策略網絡，詮釋來自PySC2環境的觀察數據，並輸出精確的遊戲內動作。開發者可以配置神經網絡層、獎勵塑造與訓練計劃，以優化性能。系統支持多處理技術以高效收集樣本，並包含監控訓練曲線的日誌工具與測試已訓練策略的評估腳本（對完成或內建的AI對手）。程式碼以Python撰寫，利用TensorFlow進行模型定義與優化。用戶可以擴展自定義獎勵函數、狀態前處理或網路架構，以符合特定研究需求。

0LLM提供了一個強健且可擴展的平台，用於開發和管理大規模語言模型。它配備了先進的工具和功能，以促進無縫集成、模型訓練和部署。0LLM旨在通過提供直觀的界面、全面的支持和增強的性能，簡化創建強大AI驅動解決方案的過程。其主要目標是幫助開發人員和企業充分利用AI和語言模型的潛力。

mario-ai專案提供一個完整的流程，用於利用神經進化開發AI代理，以掌握Super Mario Bros.。通過整合基於Python的NEAT實現與OpenAI Gym的SuperMario環境，讓用戶定義自訂的適應度標準、突變率與網絡結構。在訓練過程中，框架會評估世代的神經網絡，選出高績效基因，並提供遊戲實時視覺化與網絡演變。同時，它支援存儲與載入已訓練模型、導出獲勝基因，並生成詳細績效日誌。研究人員、教育者與愛好者可以擴展程式碼到其他遊戲環境、嘗試進化策略，並比較各階段的AI學習進展。

NeuroCraft Studio提供一個創新平台，讓設計、訓練和部署神經網絡毫不費力。憑藉直觀的拖放功能、實時模型訓練以及無縫部署選項，讓您的AI項目從未如此簡單。無論您是初學者還是經驗豐富的專家，NeuroCraft Studio都提供您執行複雜AI任務所需的工具。

Pixta AI 專注於 AI 和機器學習項目的大規模數據標註和來源。利用超過 8000 萬張圖像、1000位經驗豐富的標註者和尖端技術，Pixta AI 提供高質量的標註數據集。這些數據集非常適合計算機視覺、自主車輛、零售分析等領域。通過手動和半自動標註流程，Pixta AI 確保快速和準確的數據準備，使 AI 模型訓練和部署更快。

FluidStack 提供高性能的 GPU 雲基礎設施，專為 AI 和大型語言模型訓練而設。用戶可以無縫擴展計算需求，訪問超過 50,000 個 GPU，包括 NVIDIA H100 和 A100。該平台確保可負擔性，將雲計算費用降低超過 70%。受到領先 AI 公司的信賴，FluidStack 設計用於處理密集的計算任務，從訓練 AI 模型到提供推理服務。