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腾讯王者荣耀AI环境提供多智能体强化学习新挑战

王者荣耀AI强化学习MOBA开放环境Github开源项目

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。

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介绍相关项目
ai2thor - AI智能体交互研究的高仿真仿真环境
AI2-THORGithub交互式环境人工智能开源项目机器人学习计算机视觉
AI2-THOR是一个高仿真的交互式AI研究框架。它包含200多个精细场景、2600多个家居物品和200多种交互动作,支持多类智能体和图像模态。框架具备逼真的物理交互,适用于导航和操作任务研究。同时提供丰富元数据和自定义奖励功能。AI2-THOR为体现式AI研究提供了功能全面的仿真环境。
SimplerEnv - 模拟环境下的真实机器人操作策略评估框架
GithubSimplerEnv仿真环境开源项目机器人操作真实世界评估策略评估
SimplerEnv 是一个基于 SAPIEN 模拟器和 ManiSkill2 基准的开源项目,为真实机器人操作策略评估提供高效可扩展的模拟环境。它包含视觉匹配和变体聚合两种评估方法,支持 RT-1 和 Octo 等策略的测试,并允许添加新的机器人和环境。该项目旨在推动真实到模拟评估技术的发展,为机器人操作策略研究提供标准化的评估工具。
visualwebarena - 真实视觉网络任务评估多模态智能体表现的基准平台
AI评估GPT-4VGithubVisualWebArena多模态代理开源项目视觉网页任务
VisualWebArena是一个评估多模态自主语言智能体的真实基准平台。它包含多种基于网络的复杂视觉任务，全面评估智能体的各项能力。该项目基于WebArena的可复现评估方法，提供端到端训练和环境重置功能，支持在任意网页上测试多模态智能体。项目还公开了GPT-4V + SoM智能体在910个任务中的表现数据，方便研究人员进行分析和评估。
AI-Horde - 企业和公共ML-Ops AI模型的分布式计算平台
AI HordeGithubML-Ops中文分析企业级解决方案公共版本开源项目
AI Horde是一个支持图像和文本生成的企业级ML-Ops众包、分布式推理平台，可无限扩展并实现计算资源的无缝接入与退出。公共版本允许无强GPU家庭用户或企业借助社区资源运用稳定扩散或大型语言模型。企业用户亦可在内部网络中私密部署与扩展，实现快速上线。
leetcode-hard-gym - 用于评估代码生成智能体的LeetCode强化学习环境
GithubLeetcode-Hard Gym代码生成开源项目强化学习环境接口编程语言
leetcode-hard-gym是一个基于OpenAI gym的强化学习环境，连接LeetCode提交服务器，用于评估代码生成智能体。该项目支持多种编程语言，并提供脚本构建未污染的LeetCode困难题目数据集。研究人员可以通过此环境设置、提交代码并获取评估结果，为代码生成研究提供便利工具。项目还包含一个排行榜，展示了不同AI模型在LeetCode困难题目上的表现，如GPT-4和Codex等。环境支持包括Python、Java、JavaScript在内的18种编程语言，为研究人员提供了广泛的评估选择。
Miniworld - 轻量级3D室内环境模拟器 强化学习与机器人研究利器
3D环境模拟GithubMiniworldPython开源项目强化学习
Miniworld作为轻量级3D室内环境模拟器，为强化学习和机器人研究提供了简单而灵活的平台。它模拟了基本的室内场景，支持高性能多进程运行，资源需求低。虽然图形和物理模拟较为基础，但其易用性和可扩展性使其成为VizDoom或DMLab的有力替代。Miniworld还支持域随机化和深度图生成，适合各类研究需求。
smac - 星际争霸II多智能体强化学习环境
DeepMindGithubPySC2SMAC多智能体强化学习开源项目星际争霸II
SMAC是基于星际争霸II的多智能体强化学习研究环境，专注于分散式微观管理场景。环境中每个游戏单位由独立的强化学习智能体控制。SMAC提供多种预配置战斗场景地图，并与PyMARL框架集成，支持QMIX等先进算法。研究人员可利用SMAC开发和评估新的多智能体强化学习算法，促进该领域的进步。
ai_quant_trade - AI量化交易平台，支持策略学习与实盘操作
Github因子挖掘开源项目强化学习机器学习深度学习股票AI操盘手
此平台提供从学习、模拟到实盘的一站式AI量化交易服务，涵盖因子挖掘、机器学习、深度学习和强化学习等策略，配备辅助操盘工具。详细教程和多种策略案例适合机构和个体投资者，支持高频交易和股票推荐。最新功能包括StructBERT市场情绪分析、强化学习交易和机器学习自动挖掘因子。
neuron_poker - OpenAI Gym德州扑克训练环境 开发强大AI玩家
AI智能体GithubNeuron PokerOpenAI Gym开源项目强化学习德州扑克
Neuron Poker是基于OpenAI Gym的德州扑克AI训练环境。项目提供多种智能代理模型，包括随机策略、equity策略和深度强化学习。通过C++实现的快速equity计算和详细的观察行动空间，开发者可以自定义模型并协作改进，推动扑克AI技术进步。
OpenAI_Agent_Swarm - 打造自组织和道德治理的AI生态环境
ACE FrameworkGithubHAASOpenAISOB开源项目自治代理集群
HAAS项目基于OpenAI最新的代理API，构建了一个自组织和道德治理的AI智能体生态系统。受ACE Framework启发，该项目通过层级结构的智能体协作，完成复杂任务。本文从理论基础、系统架构到操作原则，全面介绍了该系统如何在无人监督的情况下，自主决策、自我修正和自我提升，为人工智能的发展探索新路径。
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