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leetcode-hard-gym

用于评估代码生成智能体的LeetCode强化学习环境

leetcode-hard-gym是一个基于OpenAI gym的强化学习环境,连接LeetCode提交服务器,用于评估代码生成智能体。该项目支持多种编程语言,并提供脚本构建未污染的LeetCode困难题目数据集。研究人员可以通过此环境设置、提交代码并获取评估结果,为代码生成研究提供便利工具。项目还包含一个排行榜,展示了不同AI模型在LeetCode困难题目上的表现,如GPT-4和Codex等。环境支持包括Python、Java、JavaScript在内的18种编程语言,为研究人员提供了广泛的评估选择。

Gymnasium - Python强化学习标准API和环境开源库
AI环境GithubGymnasiumPython库开源项目强化学习
Gymnasium是一个用于开发和比较强化学习算法的开源Python库,提供标准API和丰富的环境集。它包括经典控制、Box2D、玩具文本、MuJoCo和Atari等多种环境类型,促进算法与环境的高效交互。作为OpenAI Gym的延续,Gymnasium现由独立团队维护,提供完善的文档和活跃的社区支持。该库采用严格的版本控制以确保实验可重复性,并提供灵活的安装选项满足不同用户需求。
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。
leetgo - 命令行 LeetCode 刷题助手
GithubLeetCodeLeetgo代码生成命令行工具开源项目本地测试
leetgo 是一个命令行 LeetCode 工具,能自动生成代码框架和测试用例,支持本地测试和调试。它可实时生成竞赛题目,兼容多种编程语言,让用户无需离开终端即可完成 LeetCode 练习。该工具还提供自定义模板和编辑器集成功能,提升刷题效率。
bigcodebench - 高难度代码生成基准测试评估LLM编程能力
BigCodeBenchGithub代码生成大语言模型开源项目编程能力评估基准
BigCodeBench是一个具有挑战性的代码生成基准测试,用于评估大型语言模型的实际编程能力。它提供复杂指令和多样函数调用,包括数据集、生成和评估脚本。基于EvalPlus框架,BigCodeBench实现精确评估和排名,提供预生成样本以加速研究。支持多种评估环境,采用unittest进行代码测试,为研究人员提供全面工具。
ma-gym - 基于OpenAI Gym的多智能体强化学习环境库
GithubOpenAI gymPython包ma-gym多智能体环境开源项目强化学习
ma-gym是一个基于OpenAI Gym构建的多智能体强化学习环境库。它包含多种场景如跳棋、战斗和捕食者与猎物等。研究人员可以方便地使用这些环境来开发和评估多智能体强化学习算法。该项目提供了详细文档和示例代码,便于快速上手。作为多智能体强化学习研究的重要工具,ma-gym已在多篇学术论文中得到引用。
Gym-Trading-Env - Gymnasium金融交易环境 支持强化学习算法研究
GithubGym Trading EnvPython库交易模拟开源项目强化学习金融数据
Gym-Trading-Env是基于Gymnasium的股票交易模拟环境,专为强化学习算法研究设计。它支持多交易所数据快速下载、高效环境配置、复杂交易操作和高性能渲染。适用于Python 3.9+的Windows、Mac和Linux平台,为交易算法研究提供了简化的工具。
Gym.NET - OpenAI Gym的C#移植版,适用于强化学习环境
C#GithubGym.NETOpenAI Gym工具包开源项目强化学习
Gym.NET是OpenAI Gym的C#移植版本,提供标准化的强化学习开发环境。用户可通过NuGet安装Gym.NET及其多种环境和渲染模块,支持例如CartPole-v1等经典环境的运行和渲染。项目目标是逐步实现多种OpenAI Gym环境,包括经典、Mujoco、Box2D和Atari等。详细的安装步骤和示例代码请参考项目的GitHub页面。
openai_lab - 提升强化学习效率的实验框架,兼容OpenAI Gym、Tensorflow和Keras
GithubKerasOpenAI GymOpenAI LabTensorflow开源项目强化学习
OpenAI Lab提供统一的强化学习环境和代理接口,内置主要强化学习算法。用户可轻松进行大量超参数优化实验,自动生成日志、图表和分析报告。实验设置采用标准化JSON格式,确保实验可重复且易于比较。支持自动分析实验结果,帮助选择最佳解决方案,专注于强化学习的关键研究,如算法、策略、记忆和参数调优。
Gymnasium-Robotics - 基于Gymnasium和MuJoCo的强化学习机器人环境库
GithubGymnasiumMuJoCoPython开源项目强化学习机器人环境
Gymnasium-Robotics是一个强化学习机器人环境库,基于Gymnasium API和MuJoCo物理引擎开发。它提供多种机器人环境,包括Fetch机械臂、Shadow灵巧手等,并支持多目标API。该项目还集成了D4RL环境,如迷宫导航和Adroit机械臂。Gymnasium-Robotics为研究人员提供丰富的机器人操作任务,有助于开发和测试强化学习算法。
leetcode-master - 算法学习与刷题的系统化指南
GithubLeetCode代码随想录刷题开源项目数据结构算法
这个开源项目提供完整的算法学习计划,包含精选经典题目和高频面试题,按难度递增排列。每题配有详细图文解析,支持多种编程语言。内容涵盖算法、编程基础、开发工具和求职技巧,适合系统学习算法和准备技术面试。项目特色包括刷题顺序优化、多语言题解和全面的学习资源。刷题计划按专题分类,循序渐进,减少选题困扰。题解质量高,图文并茂,并有视频讲解。全方位助力学习和求职。
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