simple_rl是一個簡約的Python庫，旨在簡化增強學習的研究和教育。它提供一致的API用於定義環境和代理，內置支援常見RL範式，包括Q-learning、蒙特卡羅方法和動態規劃算法如價值和策略迭代。該框架包括範例環境，如GridWorld、MountainCar和多臂強盜，方便實操實驗。用戶可以擴展基類實現自定義環境或代理，並利用工具函數進行記錄、性能追蹤和策略評估。simple_rl的輕量架構和清晰代碼使其非常適合快速原型、教授RL基礎，以及在可重現且易於理解的環境中進行新算法的基準測試。

HyperLLM 是一種先進的基礎設施解決方案，旨在簡化大型語言模型 (LLM) 的開發和部署。通過利用混合檢索技術，它顯著提高了 AI 驅動應用程序的效率和有效性。它整合了一個無服務器向量數據庫和混合檢索技術，允許快速微調和實驗管理，使其成為開發者創建複雜 AI 解決方案的理想選擇，而不會涉及典型的複雜性。