Mean-Field MARL提供一個強大的Python框架，用於實現和評估平均場多智能體增強學習算法。它通過建模鄰近代理的平均效應來近似大規模代理交互，利用平均場Q-learning。該函式庫包括環境包裝器、代理策略模組、訓練迴圈與評估指標，能在數百個代理上進行擴展訓練。基於PyTorch進行GPU加速，支持Particle World與Gridworld等可定制環境。模組化設計方便增添新算法，並配備內建的日誌紀錄及Matplotlib可視化工具，用於追蹤獎勵、損失曲線與平均場分布。範例腳本與文件指引用戶進行設置、實驗配置與結果分析，非常適合用於大型多智能體系統的研究與原型開發。

Unitlab 是一個動態平台，旨在簡化數據標註過程。透過人工智慧，它提供了一個協作環境，使用戶能有效管理、標註和增強數據。該平台支持本地解決方案和集成標註服務，適合各行各業需要高質量數據標註的需求。通過自動化勞動密集型任務，Unitlab 明顯加速了數據標註，確保高準確性和可擴展性。這是 AI 團隊、初創公司及開發大量訓練數據和人工智慧驅動產品的企業的理想選擇。