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tdmpc2

跨领域连续控制的可扩展世界模型

TD-MPC2是一种可扩展的基于模型的强化学习算法,在104个连续控制任务中展现出色性能。该算法使用317M参数的单一模型可执行80个跨领域任务。项目提供300多个模型检查点和多任务数据集,支持状态和像素输入,为模型强化学习研究提供重要资源。

MetaTransformer - 统一12种模态的多模态学习框架
GithubMeta-Transformer人工智能多模态学习开源项目深度学习计算机视觉
Meta-Transformer是一个创新的多模态学习框架,可处理12种不同模态的数据,包括自然语言、图像、点云和音频等。该框架采用共享编码器架构和数据到序列转换方法,支持分类、检测和分割等多种任务。项目提供开源预训练模型和代码实现,为多模态AI研究提供了有力支持。
m2 - 子二次GEMM架构Monarch Mixer实现高效语言模型
GithubM2-BERTMonarch Mixer人工智能开源项目机器学习自然语言处理
Monarch Mixer是一种创新的子二次GEMM架构,用于训练序列长度和模型维度均为子二次的语言模型。该架构使用Monarch矩阵层替代Transformer中的注意力和MLP操作,提高了计算效率。基于此架构的M2-BERT模型在减少25%参数和计算量的同时,在GLUE基准测试中达到了与BERT相当的性能。项目开源了预训练模型权重以及预训练和微调代码,方便研究者进行further研究。
VisionLLM - 面向视觉任务的开放式多模态大语言模型
GithubVisionLLM人工智能多模态大语言模型开源项目视觉语言任务计算机视觉
VisionLLM 系列是一种多模态大语言模型,专注于视觉相关任务。该模型利用大语言模型作为开放式解码器,支持数百种视觉语言任务,包括视觉理解、感知和生成。VisionLLM v2 进一步提升了模型的通用性,扩展了其在多模态应用场景中的能力,推动了计算机视觉与自然语言处理的融合。
Multilingual_Text_to_Speech - 多语言文本到语音合成技术
GithubMeta-learningTacotron 2多语言文本转语音开源项目神经网络模型语音合成
Multilingual_Text_to_Speech项目综合采用Tacotron 2模型与元学习技术,支持复杂的多语言语音合成实验,提供完善的编码器共享机制,并包含丰富的语言数据及互动示范,旨在推动学术研究及应用开发。
pytorch-rl - Pytorch中的深度强化学习算法实现
GithubOpenAI GymPytorch开源项目强化学习机器人任务深度学习
pytorch-rl项目在Pytorch中实现了多种深度强化学习算法,适用于连续动作空间。用户可以在CPU或GPU上高效训练这些算法,并与OpenAI Gym无缝集成。支持的算法包括DQN、DDPG、PPO等,涵盖环境建模和参数空间噪声探索等功能。
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。
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。
MotionLLM - 融合视频和动作数据的人类行为理解先进AI模型
GithubMotionLLM人工智能人类行为理解多模态学习大语言模型开源项目
MotionLLM是一个人类行为理解框架,通过融合视频和动作序列数据来分析人类行为。该项目采用统一的视频-动作训练策略,结合粗粒度视频-文本和细粒度动作-文本数据,以获得深入的时空洞察。项目还包括MoVid数据集和MoVid-Bench评估工具,用于研究和评估人类行为理解。MotionLLM在行为描述、时空理解和推理方面展现出优越性能,为人机交互和行为分析研究提供了新的方向。
UniControl - 优化多任务条件生成的统一扩散模型
GithubUniControl任务推理开源项目控制生成模型训练视觉生成
UniControl项目展示了一种新的多任务条件生成模型,支持多种语言提示,通过增强的预训练文本到图像扩散模型和任务感知的HyperNet,实现高精度图像生成和多任务适应。实验结果表明,UniControl在多个单任务控制方法上表现更佳,是可控视觉生成领域的重要进展。
AgentTuning - 提升大语言模型的多任务代理能力
AI代理AgentTuningGithubLLM开源项目机器学习自然语言处理
AgentTuning项目通过多种代理任务的交互数据微调大语言模型,增强其通用代理能力。实验表明,经过AgentTuning的模型在新的代理任务中展现出良好的泛化能力,同时保持了强大的语言处理能力。项目开源的AgentInstruct数据集和AgentLM模型为相关研究提供了重要参考。
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