digirl

用于训练真实环境设备控制智能体的自主强化学习方法

DigiRL 强化学习设备控制自主学习 Android环境 Github 开源项目

DigiRL项目提出了一种新型自主强化学习方法,用于训练真实环境中的设备控制智能体。该方法融合自动课程学习和双重稳健估计器过滤,支持离线、在线及离线到在线的训练模式。在Android设备操作任务中,DigiRL展现了优异性能,为开发适应性更强的智能设备控制系统提供了新思路。

doremi - 创新算法提升语言模型训练效率

DoReMiGithub代理模型分布鲁棒优化开源项目数据混合优化语言模型

DoReMi是一种优化语言模型数据集混合的算法。它通过分布鲁棒优化调整数据混合，适应不同目标分布。算法训练小型代理模型动态调整各领域数据权重，并利用预训练参考模型避免对高熵领域过于悲观。DoReMi显著提高大型模型训练效率，如280M代理模型可使8B参数模型达到基线性能的速度提高2.6倍。项目提供PyTorch实现，包含快速可恢复的数据加载器和下游评估工具。

gym-unrealcv - 视觉强化学习真实虚拟环境

GithubOpenAI GymUnrealCV开源项目机器人视觉虚拟环境视觉强化学习

Gym-UnrealCV是一个结合虚幻引擎和OpenAI Gym的开源项目,为视觉强化学习提供真实虚拟环境。支持主动物体跟踪、物体搜索和机器人臂控制等多种机器人视觉任务。项目设计简单易用,无需深入了解底层技术即可运行强化学习算法。提供预定义环境、随机代理示例和多种学习算法实现,并支持环境自定义,满足不同研究需求。

DI-engine - 通用决策智能引擎

DI-engine是基于PyTorch和JAX的开源决策智能引擎。它采用Python优先和异步原生设计,提供任务和中间件抽象,整合环境、策略和模型等决策核心概念。支持DQN、PPO、SAC等多种深度强化学习算法,以及多智能体、模仿学习、离线强化学习等前沿方法。DI-engine致力于标准化决策智能环境和应用,可用于学术研究和原型开发。

RT-2 - 基于PALM-E构建的下一代机器人模型，集成了视觉编码和语言嵌入

GithubRT-2人工智能动作模型开源项目机器人视觉语言

RT-2是基于PALM-E构建的下一代机器人模型，集成了视觉编码和语言嵌入。该模型利用大规模网络数据集和机器人数据，能够将视觉和语义线索转换为机器人控制动作。RT-2的架构易于部署，简化了多重感官数据的处理，提高了行动预测的效率。其广泛的应用场景包括自动化工厂、医疗保健和智能家居。通过详细的安装步骤和使用示例，用户可以轻松集成该模型到现有系统中。

lerobot - 实用机器学习库助力实际机器人开发

GithubLeRobot开源项目强化学习机器人模拟环境预训练模型

LeRobot是一个基于PyTorch的机器人应用开发库,提供模型、数据集和工具。它侧重模仿学习和强化学习,包含预训练模型、人类示范数据集和仿真环境,降低机器人技术门槛。该库支持ALOHA、PushT和XArm等多种环境和策略,未来将扩展实际机器人支持。LeRobot旨在促进数据集和预训练模型的共享,推动机器人技术发展。

AgentGym - 多环境下的广泛能力AI智能体进化平台

AgentGymGithub人工智能基准套件开源项目自我进化方法高质量轨迹集

AgentGym是一个框架，通过多种交互环境和统一任务格式，协助科研人员评估和开发具备广泛能力的语言模型智能体。平台支持实时反馈和并发操作，包含14种环境，如网页导航、文字游戏和家务任务。核心组成包括高质量的轨迹集AgentTraj和基准测试套件AgentEval，并提出了智能体自我进化方法AgentEvol。实验结果显示，进化后的智能体可与当前最先进的模型媲美。

dopamine - 用于快速原型设计的强化学习研究框架

DQNDopamineGithubJAXTensorflow开源项目强化学习

Dopamine是一个用于快速原型设计强化学习算法的研究框架，旨在便于用户进行自由实验。其设计原则包括易于实验、灵活开发、紧凑可靠和结果可重复。支持的算法有DQN、C51、Rainbow、IQN和SAC，主要实现于jax。Dopamine提供了Docker容器及源码安装方法，适用于Atari和Mujoco环境，并推荐使用虚拟环境。更多信息请参阅官方文档。

godot_rl_agents - Godot引擎智能NPC开发框架

GithubGodot RL Agents开源框架开源项目机器学习深度强化学习游戏AI

Godot RL Agents是一个开源框架，用于在Godot引擎中开发智能NPC。它支持多种强化学习算法，适用于2D和3D游戏，并提供丰富的AI传感器。该框架完全免费开源，可帮助开发者创造复杂行为的游戏角色，实现自动化游戏测试，为游戏开发和AI研究提供新的可能性。

Agent-Driver - 革命性智能驾驶系统融合人类智慧与AI技术

Agent-DriverGithub人工智能大型语言模型开源项目自动驾驶认知代理

Agent-Driver是一个创新型自动驾驶系统，通过大型语言模型作为认知代理，将人类智能整合到自动驾驶中。系统包括多功能工具库、认知记忆和推理引擎，实现类人的推理和决策能力。在nuScenes基准测试中，Agent-Driver性能显著超越现有方法，并展现出优秀的可解释性和少样本学习能力。这一项目为自动驾驶领域提供了新的研究方向，向实现人类级别驾驶迈进。

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