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安全强化学习框架加速AI系统安全研究

OmniSafe是一个用于安全强化学习(SafeRL)研究的开源框架。它提供了全面的SafeRL算法基准测试和模块化工具包。该框架采用高度模块化设计,支持高性能并行计算,并提供开箱即用的工具。OmniSafe实现了多种类型的SafeRL算法,包括基于策略、无模型和基于模型等。通过丰富的教程和API,框架适合不同水平的研究人员使用。OmniSafe致力于推动SafeRL领域的发展,为AI系统安全性研究提供重要支持。

tianshou - 基于PyTorch的高性能模块化强化学习框架
GithubPyTorchTianshou开源项目强化学习深度学习算法库
Tianshou是基于PyTorch和Gymnasium的强化学习框架,提供高性能、模块化设计和友好接口。支持在线、离线、多智能体及基于模型的算法,兼顾实现简洁和灵活性。特点包括向量化环境、RNN训练、自定义状态/动作等。框架涵盖多种先进算法,配有完善文档和测试,适合研究和应用开发。
ManiSkill - 开源机器人仿真与训练统一框架
GPU并行GithubManiSkill 3SAPIEN开源框架开源项目机器人仿真
ManiSkill是基于SAPIEN的开源机器人仿真与训练框架。它提供GPU并行化视觉数据采集系统,支持多种机器人和任务类型。该框架具有高效的GPU并行任务处理能力,可快速生成合成数据并在不同场景中进行仿真。ManiSkill提供灵活的任务构建API,简化GPU内存管理。它支持2D/3D视觉强化学习、模仿学习等工作流程,未来将扩展更多资产和场景支持。
psi - 开源框架助力多模态集成AI系统开发
GithubPlatform for Situated Intelligence人工智能多模态系统开源框架开源项目流数据处理
Platform for Situated Intelligence (\psi)是一个开源框架,专注于多模态集成AI系统的开发和研究。它提供高性能基础设施处理多模态时序流数据,并配备数据可视化、标注和处理工具。\psi包含丰富的组件生态系统,支持各类传感器、处理技术和执行器。该框架适用于开发社交机器人、混合现实系统等应用,尤其擅长处理流式传感器数据、整合多种AI技术,并满足低延迟要求。
optuna - 自动化机器学习超参数优化框架
GithubOptunaPython开源框架开源项目机器学习超参数优化
Optuna是一个面向机器学习的开源超参数优化框架。它采用define-by-run风格API,特点是轻量级、通用性强和平台无关。Optuna支持Python式搜索空间定义、高效优化算法、易于并行化和快速可视化。框架可处理多目标优化、约束优化和分布式优化等任务,适用于Python 3.7+版本,并集成多个第三方库。
sheeprl - 基于PyTorch的强化学习框架支持多种算法和环境
GithubLightning FabricPyTorchSheepRL开源项目强化学习算法实现
SheepRL是一个基于PyTorch和Lightning Fabric的强化学习框架。它支持PPO、SAC、Dreamer等多种算法,以及Atari、MuJoCo、Minecraft等多种环境。该框架易用可扩展,实现了算法与环境的解耦,适用于广泛的强化学习任务。在部分基准测试中,SheepRL展现出与其他框架相当甚至更优的性能,为强化学习研究和开发提供了高效工具。
neoml - 跨平台多语言支持的端到端机器学习框架
ABBYYGithubNeoMLONNX开源项目机器学习框架神经网络
NeoML是一个端到端机器学习框架,可用于构建、训练和部署模型,适用于计算机视觉和自然语言处理任务,如图像预处理、分类、OCR和数据提取。支持100多种神经网络层类型和20多种传统机器学习算法,兼容CPU和GPU,并支持ONNX格式。适用的编程语言包括Python、C++、Java和Objective-C,且可运行于Windows、Linux、macOS、iOS和Android平台。
OLMo - 开源语言模型加速科学研究
GithubOLMo人工智能开源语言模型开源项目机器学习自然语言处理
OLMo是一个开源语言模型项目,提供多种规模的先进模型,如1B、7B和7B Twin 2T,全部基于Dolma数据集训练。该项目支持模型训练、微调和推理,提供详细配置和检查点以确保研究可重现。OLMo还包含数据检查和评估工具,为语言模型研究提供全面支持,旨在加速这一领域的科学进展。
Aporia - 实时AI护栏和可观测性解决方案
AI可靠性AI安全AI工具AI监控人工智能企业级AI
Aporia平台为AI应用提供实时护栏和可观测性,确保可靠性和安全性。平台功能包括毒性检测、主题控制、幻觉检测和提示注入防护。采用多SLM检测引擎,具有低延迟和低成本优势,可轻松集成到现有AI工作流程。适用于工程师、产品经理和安全专家,帮助企业部署安全可信的AI解决方案。
ReinforcementLearning.jl - 高性能Julia强化学习框架
GithubJuliaReinforcementLearning.jl开源项目强化学习机器学习
ReinforcementLearning.jl是Julia语言开发的强化学习框架,提供精心设计的组件和接口。研究人员可轻松实现新算法、进行基准测试和算法比较。框架支持从传统表格方法到深度强化学习,注重实验可重复性。其核心设计原则包括可重用性、可扩展性和易用性,适合各类强化学习实验和研究。
nnabla-rl - 深度强化学习库,基于Neural Network Libraries构建
GPU加速GithubPythonnnablaRL开源项目深度强化学习神经网络库
nnabla-rl是基于Neural Network Libraries构建的深度强化学习库,适用于研究、开发和生产环境。该库提供简洁的Python API,集成多种经典和前沿强化学习算法,实现在线与离线训练的灵活切换。nnabla-rl支持通过nnabla-browser可视化训练过程,安装便捷,兼容GPU加速,并提供交互式示例便于快速上手。
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