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大规模多智能体AI研究环境Neural MMO

Neural MMO是一个受MMO游戏启发的大规模多智能体环境。该平台提供复杂虚拟世界,支持大量AI代理并发互动和学习。研究人员可利用此环境开发测试AI算法,研究多智能体系统的行为和策略。项目文档托管于GitHub Pages,提供详细使用指南。

deep-neuroevolution - 深度神经网络进化算法的分布式实现
Deep NeuroevolutionGenetic AlgorithmsGithubMujocoOpenAI开源项目强化学习
本项目提供分布式深度神经网络训练的多种实现,包括深度遗传算法(DeepGA)和进化策略(ES),用于强化学习。基于并改进了OpenAI的代码,支持本地和AWS运行。项目还包括NeuroEvolution的视觉检测工具VINE和GPU优化加速。用户可通过Docker容器快速启动实验,并使用Mujoco进行高级实验。
minecraft-openai - 通过OpenAI实现对Minecraft非玩家角色的控制
API keyGPT-3GithubMinecraftNode.jsOpenAI开源项目
该项目展示了如何通过OpenAI和GPT-3控制Minecraft中的非玩家角色。需要Minecraft Java版1.17、Node.js 14+和OpenAI账户,以及配置API密钥来启动Minecraft服务器。项目支持多种命令和上下文,并提供详细的安装和使用指南,适合技术爱好者探索AI与游戏的结合。
AgentVerse - 全面的多语言模型(LM)部署与应用框架
AgentVerseGithub任务解决多智能体环境开源社区开源项目模拟框架热门
AgentVerse 是专为多语言模型(LM)部署与应用而设计的框架,提供任务解决和模拟两大核心功能。任务解决框架能集成多个代理,协同完成特定任务,如软件开发和咨询系统等;而模拟框架则允许用户自定义环境,从而观察和交互多个代理间的行为。此外,该项目也在 NVIDIA 博客和 ICLR 2024 上有所介绍,并提供了与诸多应用相结合的开源社区支持。
lab - 提升人工智能研究的3D环境测试场
BazelDeepMind LabGithubioquake3人工智能开源项目强化学习热门
DeepMind Lab是一个基于id Software的Quake III Arena开发的3D学习环境,通过ioquake3和其他开源软件支持。本平台提供了一系列挑战性的3D导航和解谜任务,主要用于深度强化学习等人工智能领域的研究。构建于多个层次的任务和Lua脚本配置,DeepMind Lab支持广泛的研究应用和技术评估。适合学术研究者和技术开发者使用,可以通过专门文档获得更多构建和使用信息。
arena - 多样化强化学习环境平台,支持多种游戏和学习模式
AI训练DIAMBRA ArenaGithub对抗学习开源项目强化学习游戏环境
DIAMBRA Arena是一个开源的强化学习环境平台,集成了多款经典街机格斗游戏。它提供符合OpenAI Gym/Gymnasium标准的Python接口,支持单人和双人模式,适用于多种强化学习研究场景。该平台兼容主流操作系统,安装简便,并配有详细文档和示例。用户注册后可免费使用,还能参与在线竞赛。
MO-Gymnasium - 标准化多目标强化学习环境和算法开发平台
GithubMO-GymnasiumPython库多目标强化学习开源项目环境API算法开发
MO-Gymnasium是一个开源Python库,为多目标强化学习(MORL)算法提供标准化开发和比较平台。它基于Gymnasium API,提供返回向量化奖励的环境集合,包括MORL文献中的环境和经典环境的多目标版本。该库支持简单的环境创建和交互,并提供LinearReward包装器实现奖励函数标量化。MO-Gymnasium采用严格的版本控制,保证实验可重复性,是MORL研究和基准测试的理想工具。
neuron_poker - OpenAI Gym德州扑克训练环境 开发强大AI玩家
AI智能体GithubNeuron PokerOpenAI Gym开源项目强化学习德州扑克
Neuron Poker是基于OpenAI Gym的德州扑克AI训练环境。项目提供多种智能代理模型,包括随机策略、equity策略和深度强化学习。通过C++实现的快速equity计算和详细的观察行动空间,开发者可以自定义模型并协作改进,推动扑克AI技术进步。
ns3-gym - 将强化学习引入网络仿真研究的创新框架
GithubOpenAI Gymns-3ns3-gym开源项目强化学习网络模拟
ns3-gym是一个整合OpenAI Gym和ns-3的开源框架,旨在促进强化学习在网络研究中的应用。该项目提供了自定义仿真环境的能力,包含认知无线电和RL-TCP等实例。通过详细的文档和示例,ns3-gym为研究人员提供了探索机器学习在网络优化领域潜力的平台。项目提供了完整的安装指南和API文档,便于研究者快速上手。ns3-gym的灵活架构支持各种网络场景的模拟,为网络协议和通信技术的创新研究开辟了新途径。
ViZDoom - AI视觉强化学习平台,支持多平台与多语言
APIGithubViZDoom开源项目强化学习深度学习视觉学习
ViZDoom平台基于ZDoom引擎,可通过视觉信息训练AI玩Doom游戏,适用于视觉学习和深度强化学习研究。支持Linux、macOS和Windows平台,提供Python和C++ API以及Gymnasium/OpenAI Gym环境封装。该平台具备自定义场景创建、同步和异步多玩家模式、可调分辨率和渲染参数,还支持3D视觉和音频缓冲区访问。
evo.ninja - 实时自适应的AI任务执行系统
AI代理Githubevo.ninja开源项目自适应系统软件开发
evo.ninja是一个开源AI项目,具有实时自适应能力。它通过预定义的代理角色处理不同领域的任务,执行循环包括预测、选择、上下文化和评估四个步骤。系统支持命令行和图形界面,为开发者和用户提供灵活的使用选择。
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