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ma-gym

基于OpenAI Gym的多智能体强化学习环境库

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。

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。
OpenAI-Agents - 展示AI在文本生成与复杂概念理解中的先进能力
AI生成文本GithubOpenAI-Agents创意提高加速研究开源项目知识民主化
OpenAI-Agents库展示了AI在文本生成和复杂概念理解方面的先进能力。该项目通过AI撰写的多学科文章,旨在加速科研进程、激发创造力、普及知识,并减轻研究人员的工作负担。虽然具有显著优势,但也面临质量控制、道德问题和偏见等挑战。项目欢迎通过GitHub支持和反馈来改进与发展。
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。
Safe-Policy-Optimization - 安全强化学习的全面算法基准平台
GithubPKU-AlignmentSafe-Policy-OptimizationSafety-Gymnasium安全强化学习开源项目算法基准
Safe-Policy-Optimization为安全强化学习(Safe RL)提供了全面的算法基准平台。该项目整合了多种算法和环境,支持单智能体和多智能体任务,具备正确性、可扩展性、日志记录和可视化等特性。通过统一的接口和详细文档,Safe-Policy-Optimization简化了安全RL算法的评估和比较流程,为研究人员提供了强大的实验工具。
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。
babyagi - 基于AI的自主任务管理框架
BabyAGIGithubOpenAI人工智能任务管理向量数据库开源项目
BabyAGI是一个结合OpenAI和向量数据库的任务管理框架。该系统能自动创建、排序和执行任务,基于设定目标和历史结果生成新任务。支持OpenAI和Llama等多种语言模型,适合长期任务管理。BabyAGI以简洁和可扩展性著称,为AI自主代理研究提供了基础平台。
agents - 可靠、可扩展且易于使用的TensorFlow Contextual Bandits和强化学习库
GithubPythonTF-AgentsTensorFlow上下文赌博机开源项目强化学习
TF-Agents是一个简化实现、部署和测试新Contextual Bandits和强化学习算法的TensorFlow库。它提供了经过充分测试和模块化的组件,方便修改与扩展,加快代码迭代,并拥有良好的测试集成和基准测试功能。TF-Agents支持多种知名算法如DQN、DDPG和PPO,配有详尽的教程和示例,帮助用户快速上手。无论是稳定版还是夜间版,都可以根据需求进行安装使用,且库的开发保持积极进行以确保灵活与前沿。
GRID-playground - 通用机器人智能开发平台
AirGenGRIDGithub大语言模型开源项目机器人智能模拟
GRID 是由 Scaled Foundations 构建的平台,旨在通过基础模型和模拟来实现机器人智能的快速原型开发。其核心为 Foundation Mosaic,融合了感知、状态估计、安全和控制的多种基础模型。大语言模型的编排和推理层支持自然交互和复杂机器人任务的解决。GRID 使用 AirGen,一个先进的空中机器人模拟器,用于数据生成和评估。模块化设计使深度机器学习组件和现有基础模型在多种机器人问题中得到应用。
acme - 强化学习的高效构件库,提供灵活基线
AcmeGithub代理分布式开源项目强化学习研究框架
Acme是一个提供简洁、高效和易读参考实现的强化学习构件库。此库不仅为稳固的基线提供灵活性,还能作为新研究的起点。支持多种规模的代理(单流与分布式),特别适合研究人员使用。项目内含详细的入门指南、代码示例和完整文档,确保用户能够快速上手并理解设计决策。
pygmo2 - 大规模并行优化Python库
GithubPython库pygmo优化算法并行计算开源项目科学计算
pygmo是一个开源的、用于大规模并行优化的科学Python库。它围绕提供优化算法和优化问题的统一接口而构建,使其易于在大规模并行环境中部署。该库支持多目标优化和多种优化算法,能够高效处理复杂的优化问题和大规模数据。pygmo提供了全面的文档和教程,适用于研究、教学以及各种实际应用场景。其强大的功能和灵活性使其成为解决复杂优化挑战的理想工具。
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