Gym 是 OpenAI 发布的用于开发和比较强化学习算法的工具包。使用它我们可以让 AI 智能体做很多事情，比如行走、跑动，以及进行多种游戏。目前，它运行在支持 Python 3.5 和 3.6 的 Linux、MacOS 和 Windows 系统上。
OpenAI 近日发布了完整版游戏强化学习研究平台 —— Gym Retro。在本次发布之后，OpenAI 公开发布的游戏数量将从大约 70 个雅达利和 30 个世嘉游戏增加到了 1,000 多个游戏，其中包括对任天堂 Game boy 等各种模拟器的支持。此外，OpenAI 还将发布用于向 Gym 平台添加新游戏的工具。
OpenAI 利用 Gym Retro 对强化学习算法及学习能力的泛化进行了研究。RL 领域之前的研究主要集中在优化智能体以完成单个任务上。Gym Retro 可以帮助研究在概念相似但外观不同的游戏之间进行泛化的能力。OpenAI 还将发布用于集成新游戏的工具。如果你有游戏 ROM，此工具可以帮你轻松创建储存状态、寻找内存位置以及设计强化学习智能体可以实施的方案。OpenAI 已经为希望增加新游戏支持的人编写了一个《集成器指南》。
此前，OpenAI 通过举办迁移学习竞赛：评估强化学习算法表现。
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