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。

evolutionary-model-merge - 进化模型合并技术优化人工智能性能

EvoLLMEvoVLMGithub人工智能开源项目模型融合进化优化

evolutionary-model-merge项目展示SakanaAI开发的进化模型合并技术。该技术通过优化合并多个源模型，创造性能更优的新模型。项目提供改进的日语语言和视觉语言模型，在数学推理、通用任务和视觉问答方面取得显著提升。项目还包含评估代码和实验结果，为AI研究提供重要资源。

Kansei - AI多语言对话练习平台

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Kansei是一款结合AI技术的创新语言学习平台，通过智能对话系统提供个性化练习。平台特色包括实时语言纠正、生活场景模拟和流畅对话，支持西班牙语、英语等多种语言。AI助手根据学习者需求调整内容，帮助克服口语障碍，提高语言能力。Kansei旨在为用户创造高效、有趣的AI语言学习体验。

kan-gpt - 语言建模的生成式预训练转换的 PyTorch 实现

GithubKAN-GPTKolmogorov-Arnold网络PyTorch开源项目生成预训练变换器语言模型

KAN-GPT在PyTorch平台上实现了结合Kolmogorov-Arnold网络的生成式预训练变换器，用于高效的语言模型建设。该项目支持灵活的训练选项和多种数据集，体现了其在自然语言处理领域的广泛应用和成熟技术。KAN-GPT帮助开发者在文本生成和语言建模方面取得突破，进一步提升AI语言技术。

HEROZ株式会社 - 日本顶尖AI企业HEROZ致力于创新技术和行业解决方案

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HEROZ株式会社是日本领先的AI技术开发和应用企业。公司将深度学习和机器学习等先进技术应用于多个行业，推动AI革命和产业升级。HEROZ在将棋AI领域积累了丰富经验，并将核心技术扩展到其他领域。公司推出了AI助手SaaS平台'HEROZ ASK'，并与知名企业合作开发宝可梦对战分析AI等应用。通过持续创新和技术突破，HEROZ致力于为各行业提供变革性解决方案。

ML-ProjectKart - 机器学习和人工智能的优质开源项目集合

GithubML-ProjectKart开源项目机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉

这个平台展示了多种机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理项目，帮助不同水平的用户熟练掌握ML/AI算法。技术从业人员可以通过遵循贡献指南参与项目贡献，获取实践经验并提升技能，推动开源社区的持续发展。

pykan - 实现了Kolmogorov-Arnold网络，提升神经网络准确性和可解释性

GithubKAN可解释性开源项目数学基础机器学习神经网络

pykan项目实现了Kolmogorov-Arnold网络(KAN)，这是一种在边缘应用激活函数的创新神经网络架构。KAN在多项任务中表现优于多层感知器(MLP)，提高了模型准确性、参数效率和可解释性。项目提供详细教程和示例，涵盖从函数拟合到PDE求解的应用，为科学发现和数学定律探索开辟新途径。

Poker Bot AI+ - 基于人工智能的扑克机器人技术介绍

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本网站介绍Poker Bot AI+提供的人工智能扑克机器人技术。该技术支持多种扑克游戏和主流扑克平台，通过数据分析和决策优化来提高游戏表现。网站还详细说明了相关的安全措施、使用指南和常见问题解答，帮助读者全面了解这项扑克AI技术。

-chanlun - 基于人工智能的量化投资策略及股票交易系统

GithubJoinQuant回测开源项目新闻联播模拟交易策略

-chanlun项目展示了多种基于人工智能的量化投资策略。项目包含JoinQuant平台上的a3策略和利用GPT-2进行语义挖掘的打板策略，并提供了这些策略的回测结果和实盘交易记录。同时，-chanlun项目探讨了大型语言模型在二级市场投资决策中的应用可能性，为量化交易与人工智能在金融领域的融合提供了实践参考。此外，-chanlun不仅验证了策略在真实市场中的表现，还为量化交易与人工智能在金融领域的结合提供了valuable实践案例。

AlphaZero_Gomoku - AlphaZero算法在五子棋游戏中的应用

AI模型AlphaZeroGithubGomoku开源项目自我对弈训练

AlphaZero-Gomoku项目通过自我对弈训练，实现了五子棋（Gomoku）的AI开发。该项目专注于展示AlphaZero算法在相对简单的棋类游戏中的表现，可在数小时内使用单台PC训练出高水平AI模型。支持TensorFlow和PyTorch进行训练，提供实例游戏和操作指南，适合学习AI自我对弈算法和深度学习框架的开发者。

DI-1024 - 将1024游戏与深度强化学习相结合的开源项目

1024游戏DI-1024GithubMuZeroStochasticMuZero开源项目深度强化学习

DI-1024是一个将深度强化学习技术应用于1024（又称2048）数字游戏的开源项目。它提供在线试玩体验和完整的强化学习训练示例，采用MuZero和StochasticMuZero等算法来开发高水平的游戏AI。该项目为研究人员和游戏爱好者创造了一个探索人机交互的平台，展示了AI在策略游戏中的应用。

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