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DouZero

利用自我对弈深度强化学习技术掌握斗地主游戏

DouZero斗地主深度强化学习DouDizhu快手Github开源项目热门

DouZero是一个基于自我对弈的深度强化学习框架，专注于中国最流行的纸牌游戏斗地主。该项目由快手AI平台开发，通过深度神经网络、动作编码和并行执行者的结合，实现了在斗地主这一具有高度竞争与合作、信息不完全、状态空间巨大以及复杂动作空间的游戏领域中的显著进步。DouZero不仅在轻松应对大量可能动作方面取得了突破，而且在全球范围内的多个AI竞赛中名列前茅。项目代码已在GitHub公开，以期为未来的研究提供动力和启示。

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介绍知识库相关项目
open_spiel - 综合游戏AI研究框架支持多类型博弈
GithubOpenSpiel多智能体开源项目强化学习游戏框架算法研究
OpenSpiel是一个专注于游戏中强化学习和搜索规划研究的开源框架。它支持多种类型的游戏环境,包括多人、零和、合作、序列、同时行动以及完美/不完美信息等。该框架提供了分析工具和评估指标,核心API使用C++实现并提供Python接口。OpenSpiel为游戏AI算法的研究和开发提供了全面的实验平台。
DeepRL - PyTorch 中深度强化学习算法的模块化实现
A2CDQNDeepRLGithubPyTorch开源项目深度强化学习
DeepRL项目使用PyTorch实现了一系列流行的深度强化学习算法，提供模块化框架，适用于从简单任务到高难度游戏。支持的算法包括DQN、C51、QR-DQN、A2C、DDPG、PPO等，并具备异步数据生成和传输功能。项目依赖PyTorch v1.5.1，具体依赖请参考Dockerfile和requirements.txt。此外，项目提供代码示例和性能曲线图，适合相关研究参考和使用。
dreamerv3-torch - DreamerV3算法的PyTorch实现 跨领域强化学习新突破
DreamerV3Github世界模型人工智能开源项目强化学习深度学习
dreamerv3-torch是DreamerV3算法的PyTorch实现。该项目提供了详细的安装和使用说明，支持DMC、Atari、Crafter和Minecraft等多种基准测试环境。DreamerV3作为一种可扩展的强化学习算法，能在多个领域中以固定超参数实现优异性能。该实现参考了多个知名强化学习项目，为研究人员和开发者提供了实用的工具。
Deep-reinforcement-learning-with-pytorch - 深度强化学习PyTorch实现与代码示例
DQNDeep Reinforcement LearningGithubGymTD3pytorch开源项目
本项目提供经典和前沿的深度强化学习算法PyTorch实现，包括DQN、DDPG、PPO等。项目持续更新并维护，适用于Anaconda虚拟环境管理。详细的安装步骤和测试方法确保用户能顺利运行代码，文档中还提供了相关论文和代码链接，便于深入学习研究。
HuixiangDou - 高效低成本的群聊助手，兼容多平台集成
GithubHuixiangDouWeb版本低成本大语言模型开源项目群聊助手
HuixiangDou是基于大型语言模型的群聊助手，采用三阶段管道处理，避免消息泛滥。最低需求2GB内存，无需训练。提供完整的Web、安卓和管道源码，适用于工业级和商业应用。支持知识库创建、正负例更新、网页搜索、聊天测试，并能集成飞书和微信群。最新功能包括图文检索和混合知识图谱，显著提升性能。
dreamerv3 - 多领域任务的通用强化学习算法
AI训练DreamerV3Github世界模型开源项目强化学习性能优化
DreamerV3是一种创新的强化学习算法，通过世界模型实现多领域任务掌控。其特点是使用固定超参数，具有卓越的稳健性和扩展性。随着模型规模增加，性能和数据效率同步提升。该开源项目提供完整实现，包含训练脚本和使用指南，为研究人员和开发者提供了探索先进强化学习技术的平台。
DRL-robot-navigation - 移动机器人深度强化学习自主导航方案
GazeboGithubROSTD3开源项目机器人导航深度强化学习
项目集成了ROS、Gazebo和PyTorch，构建了一个移动机器人深度强化学习导航框架。系统利用TD3算法训练机器人应对复杂环境，实现障碍物识别和目标导航。该方案为自主移动机器人研究提供了一个开源的实验平台。
hok_env - 腾讯王者荣耀AI环境提供多智能体强化学习新挑战
AIGithubMOBA开放环境开源项目强化学习王者荣耀
腾讯开发的Honor of Kings AI开放环境基于王者荣耀游戏,为多智能体强化学习提供新的泛化挑战。环境支持多样化英雄和对手,详细定义了观察空间、动作空间和奖励设计,并提供与游戏引擎交互的Python接口。目前支持1v1和3v3模式,可使用20个英雄进行训练。项目还包含基线算法实现和泛化挑战分析,为AI研究提供了新的基准测试平台。
duix.ai - 开源AI数字人交互平台 助力多平台智能应用开发
AI交互DUIXGithubSDK开源开源项目数字人
DUIX是一个开源的AI数字人交互平台，集成了大规模模型、语音识别和文本转语音技术。该平台支持Android和iOS多平台部署，便于开发者创建智能数字人应用。DUIX具有部署成本低、网络依赖性小的特点，同时提供多样化功能，适用于地铁、银行、政务等多种场景，可满足视频、媒体、客服等行业需求。
Deep_reinforcement_learning_Course - 掌握Stable Baselines3、RL Baselines3 Zoo、Sample Factory和CleanRL等库的使用的深度强化学习课程
AI训练Deep Reinforcement LearningGithubHugging FaceRL库开源项目训练代理
免费深度强化学习课程，结合理论与实践，掌握Stable Baselines3、RL Baselines3 Zoo、Sample Factory和CleanRL等库的使用。训练智能体在SnowballFight、Huggy the Doggo、MineRL（Minecraft）、VizDoom（Doom）及经典环境（如Space Invaders、PyBullet）中运行。发布和下载社区智能体，并参与挑战与其他团队及AI对抗。
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