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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

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。

tianshou - 基于PyTorch的高性能模块化强化学习框架
GithubPyTorchTianshou开源项目强化学习深度学习算法库
Tianshou是基于PyTorch和Gymnasium的强化学习框架,提供高性能、模块化设计和友好接口。支持在线、离线、多智能体及基于模型的算法,兼顾实现简洁和灵活性。特点包括向量化环境、RNN训练、自定义状态/动作等。框架涵盖多种先进算法,配有完善文档和测试,适合研究和应用开发。
ai-game-devtools - AI游戏开发工具的最新动向和详情
AI Game DevToolsAgentGPTCodeGithubLLMUnity开源项目
关注最新的AI游戏开发工具,如大型语言模型(LLM)、自主Agent、代码生成、写作助手、图片生成、纹理处理、着色器、3D模型、动画、视频、音频、音乐、歌声和数据分析。项目包括AgentGPT、AICommand、Auto-GPT、BabyAGI、ChatGPT-API-unity等。支持Unity和Unreal Engine的专用集成工具,还提供多种开源项目和学术研究链接,帮助开发者高效创建和优化AI驱动的游戏内容。
Safe-Policy-Optimization - 安全强化学习的全面算法基准平台
GithubPKU-AlignmentSafe-Policy-OptimizationSafety-Gymnasium安全强化学习开源项目算法基准
Safe-Policy-Optimization为安全强化学习(Safe RL)提供了全面的算法基准平台。该项目整合了多种算法和环境,支持单智能体和多智能体任务,具备正确性、可扩展性、日志记录和可视化等特性。通过统一的接口和详细文档,Safe-Policy-Optimization简化了安全RL算法的评估和比较流程,为研究人员提供了强大的实验工具。
arena - 帮助数据科学家简化机器学习训练作业的运行和监控的命令行工具
ArenaGPU资源管理GithubKubernetes命令行界面开源项目机器学习训练
Arena 是一个命令行工具,帮助数据科学家简化机器学习训练作业的运行和监控。支持独立和分布式的TensorFlow训练,基于Kubernetes、Helm和Kubeflow,降低数据科学家对Kubernetes知识的依赖。此外,Arena 提供 `top` 命令可检查 Kubernetes 集群中的 GPU 资源,让数据科学家在单一机器上享受 GPU 集群的强大性能。
TFT-OCR-BOT - 云顶之弈自动化智能助手
GithubOCRPythonTFT开源项目游戏辅助自动化
TFT-OCR-BOT是一个为《云顶之弈》(TFT)游戏开发的开源项目。该工具通过OCR技术识别游戏界面信息,自动执行队伍搭配、装备合成等操作。项目功能包括自动排队、智能选秀、装备管理,并提供图形化的阵容编辑器。TFT-OCR-BOT能够实时识别游戏状态,为《云顶之弈》玩家提供全方位的自动化辅助。
crafter - 多维度评估AI代理能力的开放世界生存游戏
CrafterGithub代理能力评估开放世界游戏开源项目强化学习环境基准
Crafter是一个开放世界生存游戏环境,专门用于评估AI代理的多方面能力。游戏提供随机生成的2D世界,AI需要完成寻找食物、建造庇护所、对抗怪物等任务。通过聚焦强泛化、深度探索等研究挑战,Crafter为强化学习提供了高效的基准测试。其语义化成就系统和快速迭代特性,显著降低了评估AI能力的计算需求。
wukong-robot - 灵活的中文语音对话机器人和智能音箱
Githubwukong-robot中文语音识别开源项目智能音箱语音对话机器人
wukong-robot 是一个灵活、模块化的中文语音对话机器人和智能音箱项目,集成多种语音识别和合成技术,支持本地及在线对话机器人,可定制名称与功能,适用于智能家居控制和脑机接口唤醒。开放API和简单安装,使其成为个性化智能音箱的理想选择。
MO-Gymnasium - 标准化多目标强化学习环境和算法开发平台
GithubMO-GymnasiumPython库多目标强化学习开源项目环境API算法开发
MO-Gymnasium是一个开源Python库,为多目标强化学习(MORL)算法提供标准化开发和比较平台。它基于Gymnasium API,提供返回向量化奖励的环境集合,包括MORL文献中的环境和经典环境的多目标版本。该库支持简单的环境创建和交互,并提供LinearReward包装器实现奖励函数标量化。MO-Gymnasium采用严格的版本控制,保证实验可重复性,是MORL研究和基准测试的理想工具。
DI-star - 开源星际争霸II AI训练框架
AIGithubStarCraft II开源项目强化学习游戏智能监督学习
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。
Gymnasium - Python强化学习标准API和环境开源库
AI环境GithubGymnasiumPython库开源项目强化学习
Gymnasium是一个用于开发和比较强化学习算法的开源Python库,提供标准API和丰富的环境集。它包括经典控制、Box2D、玩具文本、MuJoCo和Atari等多种环境类型,促进算法与环境的高效交互。作为OpenAI Gym的延续,Gymnasium现由独立团队维护,提供完善的文档和活跃的社区支持。该库采用严格的版本控制以确保实验可重复性,并提供灵活的安装选项满足不同用户需求。
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