Block Blast 解決方案是一個複雜的 AI 驅動工具，為 Block Blast 遊戲提供即時和最佳解決方案。通過先進的基於神經網絡的識別、動態鏈反應分析和預測得分系統，它能夠識別任何遊戲狀態的最佳動作。玩家只需上傳其遊戲棋盤的截圖，解決方案將在幾秒鐘內進行分析，提供準確的步驟以提高他們的表現，讓遊戲變得更加有趣且更少挫折。

Dino Reinforcement Learning提供一整套工具，用於訓練AI代理通過強化學習遊玩Chrome恐龍遊戲。通過與Selenium的無頭Chrome實例集成，它捕捉實時遊戲畫面並將其處理為優化深度Q網路輸入的狀態表示。該框架包括重播記憶體、epsilon-greedy探索、卷積神經網路模型以及可定制超參數的訓練循環。用戶可以通過控制台日誌監控訓練進展，並保存檢查點以供後續評估。訓練完成後，代理可以自動自主應用或與不同模型架構進行基準測試。模組化設計使得更換RL算法變得簡單，是一個彈性良好的實驗平台。