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。

Hybrid Poker - 智能化扑克训练平台结合GTO策略与实战技巧

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Hybrid Poker应用融合AI技术和互动学习，为玩家提供定制化扑克训练。平台专注于GTO策略教学和对手弱点利用，通过智能分析和实战练习提升玩家水平。适合各层次玩家，包含社区互动和专业指导，是一站式扑克技能提升解决方案。

koishi - 跨平台、可扩展、高性能的智能机器人开发框架

GithubKoishi开发框架开源项目插件生态聊天机器人跨平台

Koishi是一个功能强大的跨平台智能机器人开发框架。它拥有丰富的生态系统，提供超过1000个官方和社区插件，涵盖平台支持、业务功能等多个方面。Koishi不仅开箱即用，还配备了便捷的控制台和在线插件市场，便于非专业用户快速搭建机器人。对于开发者，Koishi提供了完善的TypeScript支持、单元测试和模块热重载等专业功能，有助于构建可扩展的解决方案。

God-Level-AI - 涵盖机器学习与个人品牌的视频课程

GithubPythongod level AI开源项目数据结构与算法机器学习深度学习

该项目旨在帮助成为顶尖1%数据与AI专家的个人，通过视频课程和文本内容进行科学方法、算法和系统构建训练。无论是领导者、专业人士还是学生，都需付出相应努力才能达到顶峰。项目内容涵盖Python、数据结构与算法、深度学习、MLOps和个人品牌塑造等，提供全面的知识和实用技巧。

agnai - 多功能AI角色扮演聊天平台集成多种人工智能服务

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agnai是一个开源的AI角色扮演聊天平台，集成了多种人工智能服务。该平台提供群组对话、多租户功能、订阅系统和记忆/背景设定等特性。agnai还包括长期记忆和Wikipedia文章嵌入等可选pipeline功能，为用户创造丰富的互动体验。这个项目适合追求定制化AI对话的开发者和用户。

Tianji - 开源人情世故AI系统助力提升社交技能

Github人工智能人情世故大语言模型天机开源项目

天机是一个开源的人工智能系统，专注于人情世故领域的应用开发。该项目涵盖敬酒、说话技巧等传统社交场景，通过prompt工程、AI游戏、智能体和知识库等多种技术路线，为用户提供全面的社交能力提升方案。天机项目还包括从数据收集到模型微调的全流程开发经验，旨在推动人情世故在AI领域的应用研究。作为开源项目，天机提供了从数据收集、模型训练到应用部署的完整技术路线，为研究人员和开发者提供了宝贵的实践资源。

Pairrd - 扑克训练平台提供每日测验和系统化课程

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Pairrd是一个面向扑克玩家的在线训练平台,提供每日测验和系统化学习课程。平台包含详细策略课程、互动训练应用和专业玩家社区,帮助玩家提升技能、建立信心并培养正确心态。无论新手还是有经验玩家,都能在Pairrd找到适合的学习资源,以在扑克比赛中实现持续盈利。

PokeLLMon - 结合大语言模型的宝可梦对战模拟器

AI对战GithubOpenAI APIPokéLLMonPokémon Showdown开源项目本地对战

PokéLLMon是一个结合大语言模型(LLM)的宝可梦对战模拟项目。它基于OpenAI API和Pokémon Showdown引擎，允许用户在本地环境中与AI对手进行宝可梦对战。该项目展示了大语言模型在策略游戏中的应用潜力。

KardsAI - 智能闪卡制作应用，快速生成学习辅助工具

AI学习AI工具KardsAI记忆增强跨平台应用闪卡制作

KardsAI是一款智能闪卡制作应用，能将PDF、文本、笔记或提示快速转换为学习卡片。支持多语言和跨平台使用，采用间隔重复算法优化记忆效果。适合学生、语言学习者和知识探索者等群体，提供高效的学习体验。此应用可大幅节省制作学习材料的时间，让学习过程更加智能化。

can-ai-code - 通过人类撰写的面试题测试AI的编程能力

AI codingDockerGithubLLMquantizationtesting suite开源项目

该项目通过人类撰写的面试题测试AI的编程能力，提供多种主流API提供商和CUDA支持的推理脚本，并在基于Docker的沙盒环境中验证Python和NodeJS代码的安全性。用户可以评估提示技巧和采样参数对大语言模型（LLM）编码性能的影响，以及量化对LLM编码性能的衰减影响。项目包括多语言测试套件和来自OpenAI的Python-only测试套件，支持对比分析，并提供了详尽的结果数据和评估脚本。

pytorch-animeGAN - 基于PyTorch的轻量级GAN实现快速将照片转换为动漫风格

AnimeGANGithub人工智能图像风格转换开源项目深度学习计算机视觉

pytorch-animeGAN是AnimeGAN的PyTorch实现,能够快速将真实照片转换为动漫风格。项目提供Hayao、Shinkai和Arcane等多种预训练模型,支持使用预训练模型进行推理或在自定义数据集上训练。除了图像转换,还支持视频转换和批量处理,并集成色彩迁移模块以保留原始图像颜色。该开源项目为开发者和研究人员提供了便捷的动漫风格转换工具。

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