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DI-1024

将1024游戏与深度强化学习相结合的开源项目

DI-1024深度强化学习1024游戏MuZeroStochasticMuZeroGithub开源项目

DI-1024是一个将深度强化学习技术应用于1024（又称2048）数字游戏的开源项目。它提供在线试玩体验和完整的强化学习训练示例，采用MuZero和StochasticMuZero等算法来开发高水平的游戏AI。该项目为研究人员和游戏爱好者创造了一个探索人机交互的平台，展示了AI在策略游戏中的应用。

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介绍相关项目
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。
overcooked_ai - 基于游戏的多智能体协作研究平台
GithubOvercooked-AI人工智能协作任务开源项目强化学习环境基准
Overcooked_ai是一个基于热门游戏Overcooked的多智能体协作研究平台。该项目模拟厨房协作烹饪场景,提供环境模拟、智能体训练和评估等功能。它要求AI智能体高效配合完成煮汤等任务,支持人机协作研究。作为重要的基准平台,Overcooked_ai已被多篇顶会论文采用,对推进人工智能协作研究具有重要意义。
ILearnDeepLearning.py - 深度学习和数据科学的开源实践项目集
GithubILearnDeepLearning.pyMedium开源项目数据科学深度学习神经网络
此开源项目库集合了多个与深度学习和数据科学相关的小项目，通过实际操作帮助用户理解复杂的神经网络问题。内容包括详细的代码示例和可视化展示，涵盖梯度下降、神经网络数学原理、过拟合分析、优化器选择、卷积神经网络理论及自定义对象检测模型的训练等。适合希望深入了解和实践深度学习技术的用户，内容实用且丰富。
Eureka - 基于大型语言模型的人类级奖励设计算法
EurekaGithub大语言模型奖励设计开源项目强化学习机器人控制
Eureka是一种基于大型语言模型的人类级奖励设计算法，利用GPT-4等先进LLM进行奖励代码的进化优化。在29个开源强化学习环境中，Eureka在83%的任务上超越人类专家，平均提升52%。该算法还实现了无梯度人类反馈强化学习方法，并首次展示了能以人类速度旋转笔的五指Shadow Hand仿真。
robopianist - 机器人钢琴演奏的深度强化学习平台
GithubMuJoCoRoboPianist开源项目机器人钢琴演奏深度强化学习高维控制
RoboPianist是一个高维控制基准测试套件，通过模拟人类双手弹奏钢琴来评估机器人的精确控制和协调能力。该项目基于MuJoCo物理引擎，提供了软件工具和任务设置，支持MIDI文件处理和声音合成，为人工智能和机器人研究提供了探索复杂动作控制和接触动力学的平台。
zero-to-mastery-ml - 从零到精通的机器学习全面指南
GithubScikit-LearnTensorFlowZero to Mastery Machine Learning开源项目数据科学机器学习
本教程涵盖了机器学习从基础到高级的完整学习路径。内容包括代码示例、笔记本、图像和其他资料，均可通过Udemy和zerotomastery.io获取。课程内容包括六步机器学习建模框架、数据科学工具、结构化数据项目、神经网络及深度学习。最新的在线课程材料正在开发中，预计2024年发布更新。此外，还提供学生分享的学习笔记，丰富学习资源。
phillip - 基于深度强化学习的SSBM游戏AI
Deep Reinforcement LearningGithubPython 3SSBMThe Phillip AIdolphin emulator开源项目
Phillip AI是一个基于深度强化学习的开源项目，旨在创建SSBM游戏的AI玩家。虽然项目已停止维护且可能存在兼容性问题，但其继承项目使用Slippi回放进行模仿学习开发。该项目在Ubuntu、OSX和Windows平台上均通过测试，提供了详细的操作指南以及多个预训练的代理。用户可以根据需求调整训练参数，支持本地和大型集群训练。可通过加入Discord社区获取技术支持，或在Twitch和YouTube观看相关录制内容。
MathBlackBox - 蒙特卡罗树搜索增强大语言模型数学能力
GithubMCTSrMonte Carlo树搜索大语言模型开源项目数学奥林匹克数学黑盒
MathBlackBox项目采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)方法提升大语言模型的数学问题解决能力。项目使用VLLM或其他OpenAI兼容方法构建服务器，客户端则基于Hugging Face工具包和OpenAI进行推理。支持GSM8K、OlympiadBench和MATH等多个数学数据集。研究显示，该方法可使LLaMa-3 8B模型在数学奥林匹克解题方面达到接近GPT-4的水平。目前项目处于早期阶段，仍需进一步测试和优化。
One-2-3-45 - 2D扩散模型在3D AIGC中的创新应用
3D建模GithubHuggingFaceNeurIPS 2023One-2-3-45开源项目深度学习
One-2-3-45项目创新性地提出了一种2D扩散模型在3D AIGC中的正向操作方法，无需耗时的优化过程。项目提供详细的安装说明和多种演示方式，包括在线互动演示和完整的配置指南。通过整合Hugging Face的Gradio API，用户可以方便地进行图像预处理和3D网格重建。该项目已被NeurIPS 2023接受，并提供了详细的训练代码和数据集，促进单图像到3D模型的快速生成。
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