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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。

ARENA_3.0 - 从基础到高级应用的人工智能实践学习平台
ARENA 3.0GitHubGithubStreamlit人工智能开源项目机器学习
ARENA 3.0项目是一个综合性人工智能学习平台,涵盖深度学习基础、转换器可解释性和强化学习等领域。通过实践练习和Streamlit页面,学习者可构建神经网络、探索机器学习模型内部原理,并开发强化学习代理。该项目注重培养实际技能,帮助学习者应对AI领域的前沿挑战。
sunone_aimbot - 基于深度学习的FPS游戏智能瞄准工具
AI辅助瞄准FPS游戏GithubSunone AimbotYOLO模型开源项目自动瞄准
Sunone Aimbot是一个开源的FPS游戏智能瞄准系统,基于YOLOv8和YOLOv10目标检测模型。该系统通过PyTorch和TensorRT优化,使用超过30,000张游戏图像进行训练,实现了高精度的目标识别和自动瞄准功能。项目提供灵活的配置选项,包括多种屏幕捕获方法和可定制的瞄准射击行为。Sunone Aimbot为研究人员和开发者提供了探索AI在游戏辅助领域应用的平台。
RosettaStone - C++开发的开源炉石传说模拟器与强化学习
C++GithubRosettaStone开源项目强化学习模拟器炉石传说
RosettaStone是一个使用C++17开发的开源炉石传说模拟器,具有强化学习功能。项目提供控制台和GUI模拟程序,支持C++和Python API。目前已实现大部分标准和狂野模式卡牌,未来计划开发智能AI对手、卡组推荐和网页模拟器等功能。RosettaStone支持跨平台编译,为炉石传说爱好者和AI研究者提供了实用的开发和研究工具。
game-datasets - 全面收录游戏数据集与AI工具资源
APIGithub人工智能开源游戏开源项目数据挖掘游戏数据集
game-datasets项目汇集了大量游戏相关的数据集、API和AI工具资源。涵盖从经典游戏到现代电竞的多个领域,提供了丰富的数据挖掘和AI开发素材。项目持续更新,为游戏AI和数据科学研究提供全面参考。收录内容包括游戏API、AI竞赛平台、开源游戏引擎、相关书籍等,是游戏研究和开发的重要资源库。
rl-agents - 强化学习算法集:覆盖多种环境及应用
Deep Q-NetworkGithubMonte-Carlo Tree SearchReinforcement LearningValue Iterationrl-agents开源项目
此页面介绍了多种强化学习算法的实现,如价值迭代、交叉熵方法、蒙特卡洛树搜索和深度Q网络,适用于有限MDP和连续动作空间等环境。用户可参考详细的安装和使用指南,通过命令行运行实验和基准测试,并使用Gym Monitor和Tensorboard等工具进行性能监控,非常适合优化决策和数据分析的研究者与开发者。
drl-zh - 深度强化学习入门,从零开始实现经典算法
Atari游戏DQNDeep Reinforcement LearningGithubPPOSAC开源项目
本课程提供深度强化学习的基础和经典算法的实用入门指导。学习者将从零开始编写DQN、SAC、PPO等算法,并掌握相关理论。课程内容还包括训练AI玩Atari游戏及模拟登月任务。同时详细介绍环境设置和代码实现步骤,支持Visual Studio Code和Jupyter Notebook,确保学习过程流畅高效。
Minigrid - 离散网格世界强化学习环境库 支持多样化任务和语言指令
BabyAIGithubGymnasiumMinigrid开源项目强化学习网格世界环境
Minigrid是一个用于强化学习研究的离散网格世界环境库。它采用Gymnasium标准API,具有轻量、快速和易定制的特点。该库包含原始Minigrid和BabyAI两类环境,提供多种目标导向和分层任务,如物品操作、门禁管理和迷宫导航等。BabyAI环境还集成了基于语言的任务指令生成功能,有助于语言学习研究。Minigrid支持通过编程调整环境复杂度,便于实施课程学习和难度优化。
GoBigger - 基于Agar规则的多智能体决策模拟环境
GithubGoBigger合作竞争多智能体开源项目强化学习游戏环境
GoBigger是一个基于Agar游戏规则的多智能体决策模拟环境。该环境支持多队伍、多智能体的合作竞争策略研究,具有可扩展性、复杂的观察空间和丰富的动作空间。GoBigger模拟了团队合作和小范围内的激烈竞争,为游戏AI开发和多智能体系统研究提供了实验平台。
gym-anytrading - 基于OpenAI Gym的交易算法模拟环境
FOREXGithubOpenAI Gym交易算法开源项目强化学习股票交易
gym-anytrading提供了一系列基于OpenAI Gym的交易算法模拟环境。它包含TradingEnv、ForexEnv和StocksEnv三个环境,支持外汇和股票市场交易模拟。该项目专注于简单性、灵活性和全面性,可以轻松定制交易动作、仓位和奖励函数等。它还提供了示例代码,展示如何与Stable-Baselines3等库集成使用。项目GitHub链接:https://github.com/AminHP/gym-anytrading
Pokedex-RL - AI现实生物识别与互动平台
AIAPI配置GithubPokedex开发服务器开源项目项目克隆
Pokedex-RL是一个开源的AI生物识别项目,结合现实生物识别与虚拟交互。项目整合了OpenAI、Cloudinary和Fakeyou等技术,实现生物识别、分析和语音交互功能。基于Next.js开发,Pokedex-RL集成多种API,提供类似宝可梦图鉴的生物探索体验,展示了AI技术在生物识别领域的应用潜力。
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