Shumai 是一個強大的張量庫，旨在為 JavaScript 和 TypeScript 設計，由 Facebook 研究所（FAIR）創建。該庫以其高性能、網絡連接性和可微分能力而脫穎而出。使用 Bun 和 Flashlight 構建，使開發者能夠無縫集成深度學習和機器學習功能到網絡應用中。它支持 GPU 計算，適合複雜的科學計算和模型訓練。Shumai 旨在為在 TypeScript 生態系中開發先進的機器學習模型提供堅實的環境。

MADDPG-Keras 通過在 Keras 中實現 MADDPG 算法，為多智能體強化學習研究提供完整框架。它支持連續動作空間、多個智能體和標準的 OpenAI Gym 環境。研究人員和開發者可以配置神經網絡結構、訓練超參數和獎勵函數，並通過內建的日誌和模型檢查點加速策略學習與基準測試。

Fast Reinforcement Learning是一個專門的Python框架，旨在加速強化學習代理的開發與執行。它支援流行的算法如PPO、A2C、DDPG和SAC，並配合高吞吐量的向量環境管理。用戶可以輕鬆配置策略網絡、自定義訓練流程，並利用GPU加速進行大規模試驗。其模組化設計確保與OpenAI Gym環境的無縫整合，使研究人員和實務工作者能在控制、遊戲和模擬任務中原型設計、基準測試與部署代理。