🌟 RLtools: самая быстрая библиотека глубокого обучения с подкреплением для задач непрерывного управления.

RLtools - библиотека глубокого обучения с подкреплением (Deep Reinforcement Learning, DRL) с высокой скоростью работы для разработки и исследования алгоритмов DL.

RLtools написана на C++ и позволяет проводить обучение и вывод моделей DRL на РС, мобильных устройствах и embedded-системах. В экспериментальном тестировании, библиотека обучила алгоритм RL непосредственно на микроконтроллере.

Библиотека поддерживает алгоритмы DRL: TD3, PPO, Multi-Agent PPO и SAC и предлагает набор примеров, демонстрирующих использование этих алгоритмов для решения задач управления на примерах управления маятником, гоночным автомобилем и роботом-муравьем MuJoCo.

Код реализации алгоритмов:

🟢TD3 - Pendulum, Racing Car, MuJoCo Ant-v4, Acrobot;
🟢PPO - Pendulum, Racing Car, MuJoCo Ant-v4 (CPU), MuJoCo Ant-v4 (CUDA);
🟢Multi-Agent PPO - Bottleneck;
🟢SAC - Pendulum (CPU), Pendulum (CUDA), Acrobot.

Благодаря оптимизации и использования аппаратного ускорения RLtools в 76 раз быстрее других библиотек. Например, на MacBook Pro с M1 RLtools может обучить модель SAC (управление маятником) за 4 секунды.

Библиотеку можно использовать на Linux, macOS, Windows, iOS, Teensy, Crazyflie, ESP32 и PX4.

RLtools предоставляет Python API, с которым можно использовать библиотеку из Python-кода. API RLtools совместим с библиотекой симуляции сред Gym.

Проекты, использующие RLtools:

🟠Научиться летать за секунды (Youtube, IEEE Spectrum);

🟠Идентификация системы на основе данных для квадрокоптеров с задержкой двигателя (Youtube, Project Page).

▶️Запуск на примере обучения политике с помощью PPO:

# Clone and checkout
git clone https://github.com/rl-tools/example
cd example
git submodule update --init external/rl_tools

# Build and run
mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
cmake --build .
./my_pendulum

📌Лицензирование: MIT License.


🟡Документация
🟡Arxiv
🟡RLTools Design Studio
🟡Demo
🟡Zoo Experiment Tracking
🟡Google Collab (Python Interface)
🟡Сообщество в Discord
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #DL #RTools #Github

📊 Stack Overflow Developer Survey 2025 — опрос 49 000 разработчиков из 177 стран

Stack Overflow Developer Survey — это крупнейшее ежегодное исследование среди разработчиков по всему миру, которое проводит платформа Stack Overflow.

В 15‑й год в опросе приняли участие более 49 000 разработчиков из 177 стран. Опрос охватил 62 вопроса по 314 технологиям

76 % респондентов — профессиональные разработчики, большинство из них (66 %) — в возрасте 25–44 лет

🔥 Главное:

🧠 AI используют почти все:
- 80 % пишут код с помощью AI.
- Но лишь 29 % доверяют результатам ИИ (в 2024 было 40 %).
- 66 % тратят больше времени на отладку AI-кода, чем на его написание.

🏆 Claude Sonnet от Anthropic стала самой уважаемой LLM-моделью года — её отметили 67.5 % опрошенных.

💡 Но по желанию использовать на первом месте всё ещё OpenAI GPT — 51.2 % хотят с ней работать чаще всего.

👣 Rust и Cargo — фавориты:
- Cargo признан самым уважаемым DevOps‑инструментом (обогнал даже Terraform).
- Rust стабильно в топе любимых языков.

💡 Учёба и рост:
- 69 % изучают новые технологии, 44 % — с помощью AI.
- 36 % учат код ради AI-задач.

👨‍💻 VS Code лидирует, но Neovim — кумир:
- VS Code — самый используемый редактор.
- Neovim — самый «перспективный».

🧑‍🤝‍🧑 Сообщества & платформы
- 84 % разработчиков активно использовали Stack Overflow ( верится с трудом) в течение года (GitHub 67 %, YouTube 61 %)

- В опросе выяснилось: 35 % посещают SO из‑за проблем, связанных с AI‑кодом — ищут проверенную людьми информацию

📉 Меньше участников:
- В 2025 — 49k респондентов (в 2023 было 90k).
- Разработчики всё чаще критикуют перекос в сторону AI.

😕 Удовлетворённость работой & зарплаты
- Предыдущий опрос показал, что 80 % разработчиков были либо неудовлетворены, либо в состоянии «разочарованности» на работе. Интересно, как изменились показатели в 2025 году.

- В 2024 году выяснилось, что гибкость и зарплата перестали вносить равный вклад в удовлетворённость, теперь зарплата выше оказывает сильный эффект для топ‑25 % зарплатной шкалы

.- К примеру, мобильные и back‑end разработчики в UK и Нидерландах стали более удоволетворены работой за счёт более высоких зарплат

📎 Отчёт целиком: https://survey.stackoverflow.co/2025

@ai_machinelearning_big_data


#ai #stackoverflow