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lab2d

高效灵活的2D网格环境创建工具,专为机器学习研究设计

DeepMind Lab2D是一个专为机器学习研究设计的2D环境创建系统。它通过文本地图和Lua代码定义网格世界,兼具易用性和高性能。系统支持多智能体交互,提供Python dm_env API和C API接口。适用于Linux和macOS平台,可通过pip安装或源码构建。DeepMind Lab2D为研究人员提供了一个灵活高效的2D环境开发工具。

d2l-en - 互动深度学习教程,结合代码、数学与讨论
D2L.aiGithubJupyter笔记本开源书籍开源项目机器学习深度学习
这本开源书籍使用Jupyter笔记本无缝整合深度学习的概念、背景和代码,免费提供给所有人。书中包含可运行代码、技术深度和社区讨论,帮助读者解决实际问题并成长为应用机器学习科学家。
DexterousHands - 双臂灵巧操作强化学习框架
Bi-DexHandsGithubIsaac Gym双手操作开源项目强化学习机器人控制
Bi-DexHands是基于Isaac Gym的双手灵巧操作任务集和强化学习算法框架。它提供高效模拟环境,支持多种强化学习方法,包含丰富双手操作任务。单GPU可达40,000+FPS,为研究手部灵巧性和双手协调提供工具。
pogema - 多智能体路径规划的灵活环境平台
GithubPOGEMA多智能体寻路开源项目强化学习网格环境部分可观测
POGEMA是一个专为部分可观测多智能体路径规划(PO-MAPF)研究设计的网格环境平台。该平台具有灵活性、可调节性和可扩展性,支持多种PO-MAPF场景。POGEMA允许智能体在网格中移动并避免碰撞,提供随机地图生成和自定义地图输入功能。此外,POGEMA与多个主流强化学习框架兼容,便于研究人员创建实验环境,探索分布式决策和多智能体协作导航等问题。
SwanLab - 开源AI实验跟踪工具 支持多框架集成及云端协作
GithubSwanLab协作可视化实验跟踪开源项目机器学习
SwanLab是一款开源的AI实验跟踪工具,支持跟踪超参数、记录指标、在线协作和分享实验链接。该工具可与PyTorch、TensorFlow等主流框架集成,同时支持离线模式和自托管。SwanLab提供用户友好的API和直观界面,适用于个人研究和团队项目,能够帮助研究人员高效管理、比较和协作AI实验。
DreamCraft3D - 层次化高保真3D内容生成技术
3D内容生成DreamCraft3DGithub几何雕刻分层结构开源项目纹理增强
DreamCraft3D是一种高保真层次化3D内容生成技术,利用2D参考图像指导几何雕刻和纹理增强,解决一致性问题。通过词汇蒸馏采样、视图依赖扩散模型和引入Bootstrapped Score Distillation,提升了几何一致性和纹理质量。该项目通过交替优化扩散先验和3D场景表示,生成逼真的3D对象,提升了3D内容生成技术水平。
transformerlab-app - 多功能大语言模型实验平台 支持本地操作和微调
GithubTransformer Lab人工智能开源软件开源项目模型训练语言模型
Transformer Lab是一个功能丰富的大语言模型实验平台。该应用支持一键下载多种流行模型、跨硬件微调、RLHF优化等功能。平台提供模型聊天、评估和RAG等交互方式,并具备REST API、云端运行和插件系统。Transformer Lab适用于多种操作系统,为AI研究和开发提供了便捷的工具。
playground - 基于炸弹人的多智能体AI研究平台
AI研究GithubPommerman多智能体学习开源项目机器学习游戏环境
Playground是基于炸弹人游戏的AI研究平台,为多智能体学习提供标准化环境。平台设有自由对战、团队对战和团队通讯对战三种模式,用于测试AI代理的规划、战术和合作能力。研究人员可通过Docker提交训练的代理参与全球比赛,促进多智能体和通信研究发展。项目得到多位AI专家支持,并鼓励社区贡献。
smac - 星际争霸II多智能体强化学习环境
DeepMindGithubPySC2SMAC多智能体强化学习开源项目星际争霸II
SMAC是基于星际争霸II的多智能体强化学习研究环境,专注于分散式微观管理场景。环境中每个游戏单位由独立的强化学习智能体控制。SMAC提供多种预配置战斗场景地图,并与PyMARL框架集成,支持QMIX等先进算法。研究人员可利用SMAC开发和评估新的多智能体强化学习算法,促进该领域的进步。
flappy - 兼容多语言的AI应用开发SDK
FlappyGithubLLMSDK人工智能开源项目编程语言
Flappy是一个面向生产环境的语言模型应用和代理SDK,具有减少学习成本和多语言兼容的设计,简化了AI集成。这个用户友好的库支持各种编程语言,无需专门的Python知识,并且以其高稳定性和成本效益适用于商业用途。它的主要功能包括与环境的交互、数据结构声明和安全的代码解释,能有效应对运行时错误和潜在的安全风险。即便是AI初学者也能轻松使用,帮助AI项目快速落地。
ml-workspace - 全功能机器学习和数据科学在线开发环境
DockerGithubJupyterML Workspace开源项目数据科学机器学习开发环境
ML Workspace 是一个集成多种流行数据科学库与工具的Web-based IDE (如Tensorflow, PyTorch, Keras, Sklearn)。支持Jupyter、VS Code、Tensorboard,便于快速部署并适用于本地机器学习开发,具备硬件与训练监控功能。支持通过Web、SSH或VNC进行远程访问,兼容Mac、Linux和Windows平台。
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