SERL एक सावधानीपूर्वक कार्यान्वित कोड पुस्तकालय है जिसमें एक कुशल ऑफ़-पॉलिसी गहन सुदृढीकरण अधिगम विधि, पुरस्कारों की गणना और वातावरण को रीसेट करने के तरीके, एक उच्च-गुणवत्ता वाला व्यापक रूप से अपनाया गया रोबोट नियंत्रक और चुनौतीपूर्ण नमूना कार्यों का समावेश है। यह समुदाय को एक संसाधन प्रदान करता है, इसके डिज़ाइन विकल्पों का वर्णन करता है और प्रयोगात्मक परिणाम प्रस्तुत करता है। आश्चर्यजनक रूप से, हमने पाया कि हमारा कार्यान्वयन अत्यधिक कुशल अधिगम प्राप्त कर सकता है, केवल 25 से 50 मिनट के प्रशिक्षण के साथ PCB असेंबली, केबल रूटिंग और ऑब्जेक्ट रीपोजिशनिंग जैसी नीतियाँ प्राप्त की जा सकती हैं, जो साहित्य में रिपोर्ट किए गए समान कार्यों के नवीनतम परिणामों में सुधार करती हैं। ये नीतियाँ पूर्ण या लगभग पूर्ण सफलता दर प्राप्त करती हैं, यहां तक ​​कि गड़बड़ी के तहत भी अत्यधिक मजबूत होती हैं, और उभरते पुनर्प्राप्ति और सुधारात्मक व्यवहार प्रदर्शित करती हैं। हम आशा करते हैं कि ये आशाजनक परिणाम और हमारा उच्च-गुणवत्ता वाला ओपन-सोर्स कार्यान्वयन रोबोटिक्स समुदाय को एक उपकरण प्रदान करेगा ताकि रोबोटिक्स सुदृढीकरण अधिगम के आगे विकास को बढ़ावा मिल सके।