kanachan

挑战顶级日本麻将AI的开源项目

kanachan 麻将AI 日本立直麻将机器学习游戏记录 Github 开源项目

kanachan是一个开源的日本立直麻将AI项目，旨在开发能够挑战现有顶级麻将AI和职业选手的智能体。项目利用雀魂的大规模对局数据，采用端到端学习方法，无需人工特征工程。通过课程式微调策略，kanachan逐步提升AI能力。该项目展示了个人开发者在麻将AI领域的潜力，有望推动麻将AI技术的进步。

evo.ninja - 实时自适应的AI任务执行系统

AI代理Githubevo.ninja开源项目自适应系统软件开发

evo.ninja是一个开源AI项目，具有实时自适应能力。它通过预定义的代理角色处理不同领域的任务，执行循环包括预测、选择、上下文化和评估四个步骤。系统支持命令行和图形界面，为开发者和用户提供灵活的使用选择。

AI-tamago - 基于LLM的本地虚拟宠物模拟Tamagotchi体验

AI TamagoGithubOllamaSupabase开源项目本地LLM虚拟宠物

AI-tamago项目利用本地LLM技术创建虚拟宠物，模拟Tamagotchi体验。该项目集成Ollama推理、Inngest状态管理和Supabase向量数据库等技术。支持本地部署和云端运行，具备多租户和访问控制功能。

ChatWaifu - 多语言AI语音交互系统

AI交互ChatGPTGithubVITS多角色语音开源项目语音对话

ChatWaifu是一个结合TTS和VITS技术的AI语音对话系统，实现与ChatGPT的自然语音交互。该项目支持多角色语音、语音识别对话，并提供Marai机器人和Live2D的UI版本对接。支持中文、英语和日语，为用户提供多语言AI对话体验。ChatWaifu为AI领域研究者和开发者提供了一个探索语音交互应用的开放平台。

ChatGPT_DAN - 详述ChatGPT DAN模式如何拓展人工智能应用边界

ChatGPTDAN模式Github人工智能内容策略开源项目模型训练

详述ChatGPT DAN模式如何突破常规界限，通过高度自由的交互表现，增强人工智能的应对能力和创造性。此模式通过模拟角色扮演的方式，实现了对复杂场景的深度适应与精准回应。

talking-head-anime-demo - 从单张图片生成的动漫角色头部动画

GithubTalking Head Anime人工智能动画头部动画开源项目神经网络

该项目包含两个应用程序：手动操控器和动画师。手动操控器通过调整滑块为动漫角色摆姿势；动画师利用网络摄像头捕捉人类头部运动，并同步到动漫角色。项目需要高性能Nvidia GPU和特定的依赖项，支持在Google Colab上运行。用户也可以使用Anaconda重建Python环境，并下载所需模型和数据进行演示。

aichat - 提供即时交互与高级功能的多平台人工智能命令行工具

AIChatGithub人工智能会话管理命令行界面多平台支持开源项目

AIChat是一个多功能的人工智能命令行工具。具备聊天式交互、Shell助手和文件整合功能，支持20多个顶尖语言模型平台。它能够通过统一接口实现简便的连接和互动，适用于开发者和一般用户。AIChat通过自定义角色和会话管理提升效率，并通过内置HTTP服务器和LLM代理功能简化语言模型的整合使用。

kagome - 纯Go实现的开源日语形态素分析工具支持多种词典和分词模式

GithubGo语言Kagome分词开源开源项目日语形态素分析器

Kagome是一个用Go语言开发的开源日语形态素分析工具。它支持将MeCab-IPADIC和UniDic等多种词典嵌入二进制文件，并提供普通、搜索和扩展三种分词模式。Kagome可通过命令行、服务器或WebAssembly方式使用，具有性能高、易于集成和跨平台等特点，适用于各种日语文本处理任务。

open_spiel - 综合游戏AI研究框架支持多类型博弈

GithubOpenSpiel多智能体开源项目强化学习游戏框架算法研究

OpenSpiel是一个专注于游戏中强化学习和搜索规划研究的开源框架。它支持多种类型的游戏环境,包括多人、零和、合作、序列、同时行动以及完美/不完美信息等。该框架提供了分析工具和评估指标,核心API使用C++实现并提供Python接口。OpenSpiel为游戏AI算法的研究和开发提供了全面的实验平台。

gym-sokoban - 推箱子游戏的深度强化学习挑战

AI游戏DeepMindGithubgym-sokoban开源项目强化学习推箱子

该项目实现了经典视频游戏推箱子，旨在为深度强化学习算法提供训练环境。游戏中的房间生成是随机的，有助于避免神经网络过拟合预定义场景。玩家需要将所有箱子推到目标位置，不可逆的错误增加了游戏的挑战性。项目支持多种渲染模式和尺寸配置，适用于不同研究和训练需求。可通过PIP或从仓库安装，并提供多种游戏变体，如固定目标、多玩家和箱子拉动功能。

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