#python#gym#gym_environment#reinforcement_learning#reinforcement_learning_agent#reinforcement_learning_environments#rl_environment#rl_training
NeMo Gym helps you build and run reinforcement‑learning training environments for large language models, letting you develop, test, and collect verified rollouts separately from the training loop and integrate with your preferred RL framework and model endpoints (OpenAI, vLLM, etc.). It includes ready resource servers, datasets, and patterns for multi‑step, multi‑turn, and tool‑using scenarios, runs on a typical dev machine (no GPU required), and is early-stage with evolving APIs and docs. Benefit: you can generate high‑quality, verifiable training data faster and plug it into existing training pipelines to improve model behavior.
https://github.com/NVIDIA-NeMo/Gym
Патч 0.2.2.0
В игру добавлена новая локация "Форт" для режимов BlastGang и Checkpoint, а также командный режим Checkpoint, где игроки будут контролировать ключевые точки карты для победы.
Восстановлена синхронизация заданий и тактической одежды с основной версией EFT. Введены две новые гранаты - мини-граната V40 для меньшего радиуса поражения и дымовая граната M18 (жёлтая) для тактического использования.
Также добавлена мини-карта для Observer Mode и Tab-screen окно для удобного контроля информации. Переработана система наград и бонусов за достижения в матчах, а также уменьшены награды и опыт за игровые действия для баланса.
Исправлены различные баги, включая проблемы с интерфейсом, режимом Streamer и работой модуля ЛЦУ.
Полная версия - https://vk.com/@-218983927-patch-0220
#TarkovArena#cbg#patch