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。

Plan Fast - 基于AI的敏捷团队规划扑克应用

AI工具AI辅助Plan Fast故事点估算敏捷团队规划扑克

Plan Fast是一款AI驱动的规划扑克应用，专为敏捷团队设计。它提供智能问题识别、Jira一键集成和多样化主题，帮助团队快速准确地估算用户故事和任务。此外，Plan Fast还包含游戏管理、AI洞察和安全数据同步等功能，是一个全面的规划估算工具。该应用适用于Scrum Master、产品负责人和开发人员，有助于提高团队整体生产力。

hok_env - 腾讯王者荣耀AI环境提供多智能体强化学习新挑战

AIGithubMOBA开放环境开源项目强化学习王者荣耀

腾讯开发的Honor of Kings AI开放环境基于王者荣耀游戏,为多智能体强化学习提供新的泛化挑战。环境支持多样化英雄和对手,详细定义了观察空间、动作空间和奖励设计,并提供与游戏引擎交互的Python接口。目前支持1v1和3v3模式,可使用20个英雄进行训练。项目还包含基线算法实现和泛化挑战分析,为AI研究提供了新的基准测试平台。

ai-game-devtools - AI游戏开发工具的最新动向和详情

AI Game DevToolsAgentGPTCodeGithubLLMUnity开源项目

Noctie.ai - AI驱动的国际象棋学习平台提供个性化教练体验

AIAI工具国际象棋学习对弈技能提升

Noctie.ai是一个创新的在线国际象棋学习平台，提供AI驱动的个性化教练服务。作为顶级AI象棋教练，平台根据棋手水平调整对弈难度，通过实时反馈和颜色编码系统帮助识别错误，并生成针对性练习题。AI采用直觉式设计，模仿人类棋手行为，创造轻松有趣的学习环境。适合从初学者到有经验的各级别棋手使用，助力快速掌握开局技巧，全面提升棋艺水平。体验Noctie.ai，开启您的智能国际象棋学习之旅。

awesome-ai-sdks - AI代理的创建、监控、调试和部署工具集合

AI agentsChidoriGithubLangchainSDKe2b开源项目

提供丰富的SDK、框架、库和工具，支持AI代理的创建、监控、调试和部署。由e2b团队提供，无论使用什么技术栈，开发者都能高效构建智能代理应用。加入社区，共同讨论和改进这个资源库，获取项目更新和支持。

Quiz Makito - 智能问答内容生成与学习平台

Quiz Makito是一款创新的智能问答生成平台，利用AI技术提供高效有趣的交互式学习体验。通过OpenAI技术，平台可生成多样化的问答内容，覆盖各种主题。特色功能包括个性化推荐、详细结果分析、问答追踪和便捷的问答制作工具，让用户轻松创建高质量的学习材料。此外，Quiz Makito还提供iOS应用，支持随时随地进行智能问答学习，充分利用碎片化时间提升学习效率。无论是学生、教育工作者还是终身学习者，都能在这个AI驱动的平台上找到适合自己的学习方式。

katana-skipper - 机器学习工作流引擎

DockerGithubKatana ML SkipperKubernetes开源项目微服务机器学习

Katana-skipper 是一个灵活的机器学习工作流引擎，它能够在多个微服务之间进行事件调度，并创建可执行的流程来处理请求。该引擎可配置以支持任何微服务，且具有通用的引擎和通信部分。示例服务使用波士顿房价数据进行数据处理和模型训练，支持多种编程语言的微服务容器，包括 Python 和 JavaScript。Skipper 可部署于任何支持 Kubernetes 或 Docker 的云服务商，并支持使用 Kubernetes 命令进行扩展。

mage - Magic卡牌游戏的跨平台在线对战引擎

GithubMagicXMage多平台开源项目游戏引擎规则执行

XMage是一个Magic卡牌游戏引擎，支持在线对战和AI对战，包含超过25000张独特卡牌和65000多个版本。玩家可以在单人或多人模式中进行比赛，并创建自定义卡组。该引擎支持Windows、Linux和MacOS，拥有强大的卡组编辑器和服务器选项，适用于各种赛事。

aikit - 简化部署和优化大型语言模型的平台

AIKitDockerGithubKubernetesLocalAIOpenAI API开源项目

AIKit是一个全方位平台，专为快速部署、构建和微调大型语言模型（LLM）而设计。它支持OpenAI API兼容的推理和灵活的微调接口，无需GPU即可使用。AIKit还支持多模式模型、图像生成、多平台CPU和GPU加速推理以及Kubernetes部署，简化了开发流程并确保供应链安全，适用于各种环境。

llm-apps-java-spring-ai - 展示如何结合Java和Spring AI来开发基于生成式AI和LLMs的应用

GithubJavaLLMOllamaSpring AI开源项目生成式AI

升级的SEO描述应详细而精准地概述使用Java和Spring AI开发基于生成式AI和LLMs的应用。明确强调该项目支持的具体应用，如聊天机器人、问题解答、语义搜索等，并展示其在内容生成、多模态交互等领域的应用广泛性。同时，应突出项目提供的技术支持——如LLM输出到结构化对象的转换、嵌入模型及文档ETL流程等，更好地展示如何帮助开发者融合最新AI技术，解决实际业务需求。

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