DI-star

开源星际争霸II AI训练框架

StarCraft II AI 强化学习监督学习游戏智能 Github 开源项目

DI-star是一个为星际争霸II设计的开源AI训练框架。它提供预训练模型、对战演示和训练代码，支持监督学习和强化学习。该平台已训练出大师级AI，并支持多种测试模式。DI-star适用于Windows和Linux系统，为研究人员提供了构建和训练自定义AI代理的工具。

awesome-ai-sdks - AI代理的创建、监控、调试和部署工具集合

AI agentsChidoriGithubLangchainSDKe2b开源项目

提供丰富的SDK、框架、库和工具，支持AI代理的创建、监控、调试和部署。由e2b团队提供，无论使用什么技术栈，开发者都能高效构建智能代理应用。加入社区，共同讨论和改进这个资源库，获取项目更新和支持。

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 Lab2DGithub开源项目强化学习机器学习环境创建网格世界

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。

dopamine - 用于快速原型设计的强化学习研究框架

DQNDopamineGithubJAXTensorflow开源项目强化学习

Dopamine是一个用于快速原型设计强化学习算法的研究框架，旨在便于用户进行自由实验。其设计原则包括易于实验、灵活开发、紧凑可靠和结果可重复。支持的算法有DQN、C51、Rainbow、IQN和SAC，主要实现于jax。Dopamine提供了Docker容器及源码安装方法，适用于Atari和Mujoco环境，并推荐使用虚拟环境。更多信息请参阅官方文档。

devilutionX - 暗黑破坏神跨平台增强版优化引擎和游戏体验

DevilutionXDiabloGithub开源项目游戏改进游戏移植

DevilutionX是暗黑破坏神及其资料片地狱火的开源移植版本。该项目在保留原版核心玩法的基础上，通过引擎优化、错误修复和质量改进，提升了游戏体验。DevilutionX支持Windows、Linux、macOS等多个平台，并增加了宽屏显示、生命值和经验值条等新功能。作为mod开发的良好起点，DevilutionX还提供了modding工具，为经典游戏注入新的活力。

ml-agents - 用于游戏和模拟环境的开源智能代理训练工具

AIGithubUnity ML-Agents Toolkit开源项目强化学习模拟环境游戏开发

Unity ML-Agents Toolkit是一个开源项目，利用游戏和模拟环境训练智能代理。集成了基于PyTorch的先进算法，用户可以轻松训练2D、3D和VR/AR游戏中的智能代理。支持强化学习、模仿学习和神经进化等方法，适用于NPC行为控制、自动化测试和游戏设计评估。该工具包为游戏开发者和AI研究人员提供了一个共享平台，助力在Unity丰富环境中测试AI进展，并惠及广泛的研究和开发社区。

deep-neuroevolution - 深度神经网络进化算法的分布式实现

Deep NeuroevolutionGenetic AlgorithmsGithubMujocoOpenAI开源项目强化学习

本项目提供分布式深度神经网络训练的多种实现，包括深度遗传算法(DeepGA)和进化策略(ES)，用于强化学习。基于并改进了OpenAI的代码，支持本地和AWS运行。项目还包括NeuroEvolution的视觉检测工具VINE和GPU优化加速。用户可通过Docker容器快速启动实验，并使用Mujoco进行高级实验。

BladeDISC - 用于机器学习工作负载的动态形态编译器

BladeDISCGithubMLIRPAI-BladePyTorchTensorFlow开源项目

BladeDISC是一款用于机器学习工作负载的动态形态编译器，支持TensorFlow和PyTorch在GPGPU和CPU上的性能优化。它的架构支持动态形态工作负载，并在静态和动态形态场景中表现出色。BladeDISC提供灵活的部署解决方案，包括插件模式和独立模式。该项目基于MLIR构建，并与mlir-hlo项目密切合作。访问官方网站获取更多信息和文档资料。

psi - 开源框架助力多模态集成AI系统开发

GithubPlatform for Situated Intelligence人工智能多模态系统开源框架开源项目流数据处理

Platform for Situated Intelligence (\psi)是一个开源框架，专注于多模态集成AI系统的开发和研究。它提供高性能基础设施处理多模态时序流数据，并配备数据可视化、标注和处理工具。\psi包含丰富的组件生态系统，支持各类传感器、处理技术和执行器。该框架适用于开发社交机器人、混合现实系统等应用，尤其擅长处理流式传感器数据、整合多种AI技术，并满足低延迟要求。

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。

gdx-ai - Java游戏AI框架提供高性能人工智能技术

GithubJavalibGDX人工智能框架开源项目游戏AI游戏开发

gdx-ai是一个Java开发的游戏人工智能框架，作为libGDX的扩展提供高性能AI技术。框架支持移动AI、寻路算法、决策系统等核心功能，专注于游戏AI开发的关键方面。gdx-ai适用于各类项目，开发者可轻松集成以提升游戏AI表现。

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