此儲存庫利用PyTorch實作多代理增強學習中的新興通信。使用者可配置發送與接收神經網路來進行參照遊戲或合作導航，促使代理建立離散或連續的通信通道。提供訓練、評估與視覺化的腳本，以及用於環境建立、訊息編碼與解碼的工具。研究人員可加入自訂任務、修改網路架構，並分析協議效率，加速新興代理通信的實驗。

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。

科學應用程式允許使用者分析任何主張，並使用來自同行評審科學研究的支持和反對證據。透過使用AI搜尋科學論文，它可以直接將使用者連結到來源，提供證據強度和科學共識的平衡分析。該平台旨在幫助研究人員簡化文獻回顧過程，同時向一般公眾提供以證據為基礎的信息，形式易於接近。