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。

Determined AI - 开源深度学习平台助力模型训练和优化

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Determined AI是一个开源深度学习训练平台，集成了超参数调优和分布式训练功能。该平台支持多种深度学习框架，可在云端或本地运行，提供资源管理、实验跟踪和结果可视化等功能。它能显著加快模型训练速度，提高模型精度，让研究人员更专注于模型开发而非基础设施管理，从而提升深度学习团队的整体效率。

MMStar - 大型视觉语言模型评估的新标准

GithubMMStar人工智能基准测试多模态评估开源项目视觉语言模型

MMStar是一个创新的多模态评估基准，包含1500个精选的视觉关键样本。它解决了现有评估中的视觉冗余和数据泄露问题，提高了多模态性能评估的准确性。MMStar涵盖6大核心能力和18个细分维度，每个核心能力均衡分配250个样本。项目提供评估工具、数据集和在线排行榜，为视觉语言模型研究指明新方向。

openai_lab - 提升强化学习效率的实验框架，兼容OpenAI Gym、Tensorflow和Keras

GithubKerasOpenAI GymOpenAI LabTensorflow开源项目强化学习

OpenAI Lab提供统一的强化学习环境和代理接口，内置主要强化学习算法。用户可轻松进行大量超参数优化实验，自动生成日志、图表和分析报告。实验设置采用标准化JSON格式，确保实验可重复且易于比较。支持自动分析实验结果，帮助选择最佳解决方案，专注于强化学习的关键研究，如算法、策略、记忆和参数调优。

IoA - 多元AI代理协作平台，实现高效任务管理

AI代理GithubInternet of Agents开源框架开源项目异构代理异步任务执行

IoA是一个开源框架，旨在通过互联网风格的架构让不同AI代理协同工作，解决复杂任务。该平台支持自主团队形成、多任务执行和灵活对话管理。安装简单且支持扩展，适用于科研和应用开发。

starship - 高效智能的跨平台命令行提示工具

GithubStarship可定制命令行提示开源项目跨平台高性能

Starship是一款轻量、高速且高度可定制的命令行提示工具，适用于各种shell和操作系统。它能智能展示相关信息，支持多种主流开发工具，安装过程简单迅速。采用Rust语言开发，确保极快响应速度。用户可根据偏好自由配置，实现高度个性化。支持多种编程语言和版本控制系统，自动识别项目环境并显示相关信息，大大提高开发效率。Starship具备丰富功能，同时保持卓越性能，有效提升命令行使用体验。

Starling-Framework - 跨平台游戏引擎创建硬件加速2D游戏和图形应用

ActionScript 3GPU加速Github开源开源项目游戏引擎跨平台

Starling Framework是一个跨平台游戏引擎，用于创建硬件加速应用。开发者可使用ActionScript 3构建高性能2D游戏和图形应用。它基于经典显示树架构，通过GPU渲染实现卓越性能。Starling支持iOS、Android、Windows和macOS等平台，设计轻量且易用。作为开源项目，其源代码便于阅读和扩展，适合开发者深入研究或定制。Starling Framework隐藏了Stage3D的复杂性，同时保留了完整的底层访问能力，为开发者提供了性能与灵活性的完美平衡。

core - 开源项目为 Dota 2 数据分析提供核心支持

DOTA 2数据分析DockerGithubOpenDota API开源项目微服务架构

OpenDota Core 是一个为 Dota 2 数据分析提供核心支持的开源项目。它采用 Node.js 微服务架构，整合 PostgreSQL、Redis 和 Cassandra 数据库，并使用 Java 解析器处理比赛回放。该项目通过 Valve 的 WebAPI 和自动化回放解析获取原始数据，为 OpenDota API 和 UI 提供数据支持。

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

starcoder2-15b-GPTQ - 支持600多种编程语言的大规模代码生成模型

GithubHuggingfaceStarCoder2代码生成开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理

starcoder2-15b-GPTQ是一个经GPTQ量化的15B参数代码生成模型，支持600多种编程语言。它采用分组查询注意力机制和滑动窗口注意力，具有16,384个token的上下文窗口，在4万亿以上token上训练。模型可生成代码片段，但可能存在缺陷，使用时需谨慎。提供多种精度和量化版本，适应不同硬件需求。

DeepSpeed - 大模型的训练工具

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DeepSpeed是一个先进的深度学习优化工具库，专门设计用于简化和增强分布式训练。通过一系列创新技术，如ZeRO、3D并行处理、MoE和ZeRO-Infinity，DeepSpeed能大幅提高训练速度，同时降低成本。这些技术支持在数千GPU上扩展模型训练，并实现低延迟和高吞吐量的推理性能。DeepSpeed同时提供了先进的模型压缩技术，优化模型存储与推理效率，是大规模AI模型训练和推理的优选方案。

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