FluidStack 使 AI 工程師和企業能夠即時存取數千個 Nvidia GPU，或預訂大型集群。這個雲端平台專注於訓練大型語言模型 (LLMs) 和基礎模型，提供高效能計算的成本效益解決方案。FluidStack 通過連接閒置的 GPU 資源來降低使用者的成本，促進機器學習應用的快速部署和擴展。旨在無縫整合到工作流程中，確保使用者專注於提升其模型，而不必擔心基礎設施問題。

在其核心，Gomoku Battle提供一個強大的模擬環境，AI代理遵循一個基於JSON的協議，以接收棋盤狀態更新並提交走步決策。開發者可以通過實作簡單的Python介面來整合定制策略，並利用提供的範例機器人作參考。內建的錦標賽管理器自動排程循環賽和淘汰賽，詳細的日誌會捕捉如勝率、走步時間和比賽歷史等指標。輸出結果可以匯出為CSV或JSON，以便進一步的統計分析。該框架支援平行執行，以加速大型實驗，並可擴展包括定制規則變體或訓練流程，讓它成為研究、教育和競爭性AI開發的理想選擇。

RunPod是一個全球分佈的GPU雲計算服務，旨在開發、訓練和擴展AI模型。它提供一個全面的平台，擁有按需的GPU、無伺服器計算選項和完整的軟件管理堆棧，以確保無縫的AI應用程序部署。RunPod的基礎設施專門為AI實踐者設計，從部署到擴展都能處理，成為成功的AI/ML項目的支柱。

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。

Aggregata: GPT to Earn 是一個 Chrome 擴展，創新性地利用 Chat-GPT 生成的對話來創建數據集。這些數據集對模型訓練非常有益，而用戶則因其貢獻而獲得加密貨幣的獎勵。這個工具將人工智能與實際獎勵聯繫起來，鼓勵用戶更深入地參與 AI 技術，同時創建可能增強未來 AI 模型的數據。