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。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 1000 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。