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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
COHEZION - AI驱动的游戏社区数据平台 优化玩家价值与参与度
AI工具AI辅助bug报告数据分析游戏社区玩家反馈
COHEZION是专为游戏社区打造的数据分析平台。平台利用AI技术协助产品和运营团队高效处理bug报告、用户反馈及社区内容。主要功能包括社区分析、AI辅助的bug报告和反馈工作流程，以及项目管理集成。通过数据驱动决策，COHEZION致力于提升玩家生命周期价值（LTV）和社区参与度，同时优化开发资源分配。
JARVIS-1 - 开放世界中具备多模态记忆的多任务智能体
GithubJARVIS-1Minecraft多模态语言模型开放世界开源项目记忆增强
JARVIS-1通过多模态输入和人类指令实现复杂任务的规划和执行，在开放世界的Minecraft中表现出强大的功能。该智能体结合预训练多模态语言模型与实际游戏经验，将视觉观察和文本指令转化为执行计划，并利用多模态记忆进行规划。JARVIS-1能完成超过200种任务，从砍树等短期任务到获取钻石镐等长期任务，均表现卓越。项目仅在Linux上运行，依赖多个相关项目如STEVE-1和Minedojo。
YOUR.GG - 英雄联盟数据分析及玩家技能提升平台
AI工具PLAYREPORT数据分析段位提升游戏表现英雄联盟
YOUR.GG是一款英雄联盟数据分析平台，利用AI技术生成PLAYREPORT游戏表现报告。报告内容包括玩家优劣势、关键任务、死亡位置分析，以及与职业选手的对比和情境分析。平台旨在帮助玩家客观评估自身表现，提供个性化建议以提升胜率和段位。目前已有超12万玩家使用，86%用户强烈推荐，50%用户在一个月内实现段位提升。
SerpentAI - 强大的游戏代理框架，提供机器学习与AI研究的工具
GithubPythonSerpent.AI开源开源项目机器学习游戏代理框架热门
Serpent.AI是一个简单而强大的游戏代理框架，专为开发者打造，以协助他们利用Python开发视频游戏代理。该框架旨在为机器学习和人工智能研究提供有价值的工具，同时也适合爱好者使用。框架支持少依赖、易于使用，并提供图形用户界面。Serpent.AI支持Linux和Windows系统，采用开源MIT许可证，并探索为非技术用户提供Steam分发。
PantheonRL - 多智能体强化学习训练和测试的模块化框架
GithubPantheonRLStableBaselines3多智能体强化学习开源项目自适应训练训练框架
PantheonRL是一个用于多智能体强化学习环境训练和测试的开源框架。它提供模块化和可扩展的功能，支持智能体策略训练、微调、动态配对等。基于StableBaselines3构建，PantheonRL采用去中心化训练方法，为每个智能体配备独立的重放缓冲区和更新算法。此外，它还提供Web用户界面，便于进行轻量级实验和原型设计，支持自我对弈、交叉对弈、循环训练和微调等多种训练模式。
tinyzero - 简易强化学习框架 快速训练类AlphaZero智能体
AlphaZeroGithub开源项目强化学习环境模拟神经网络蒙特卡洛树搜索
tinyzero是一个简易的强化学习框架，用于在任意环境中训练类AlphaZero的智能体。该框架提供简单接口实现新环境、模型和智能体，支持多种游戏类型。tinyzero采用Monte Carlo树搜索和深度学习技术，可在Google Colab上快速部署，适合研究人员和爱好者探索AI在各类任务中的应用。
Lux-Design-S2 - AI代理对战，优化资源管理的智能算法挑战
GithubLux AI ChallengeNeurIPS 2023多智能体竞赛开源项目深度强化学习资源优化
Lux-Design-S2是一项AI算法挑战赛，专注于资源管理优化。本季新增GPU/TPU支持、非对称地图等特性，并提供高质量历史数据。比赛支持多种编程语言，在Kaggle平台进行，截止日期为11月17日。参赛者可通过Discord社区交流学习，共同提升AI算法水平。
godot_rl_agents - Godot引擎智能NPC开发框架
GithubGodot RL Agents开源框架开源项目机器学习深度强化学习游戏AI
Godot RL Agents是一个开源框架，用于在Godot引擎中开发智能NPC。它支持多种强化学习算法，适用于2D和3D游戏，并提供丰富的AI传感器。该框架完全免费开源，可帮助开发者创造复杂行为的游戏角色，实现自动化游戏测试，为游戏开发和AI研究提供新的可能性。
Odyssey - Odyssey框架为大型语言模型提供Minecraft开放世界探索技能
GithubLLMMinecraftOdyssey开源项目技能库探索能力
Odyssey框架通过40种基础技能和183种组合技能，增强了LLM代理在Minecraft世界中的探索和规划能力。它的关键组件包括一个交互式代理技能库、包含390k+条指令的Minecraft Wiki数据集训练的LLaMA-3模型，以及涵盖多种长期和短期规划任务的新基准。实验结果显示，该框架能够有效评估代理的规划和探索能力，并公开所有数据集、模型权重和代码，以促进未来对高级自主代理的研究。
SMARTS - 自动驾驶多智能体强化学习模拟平台
GithubSMARTS人工智能仿真平台多智能体强化学习开源项目自动驾驶
SMARTS是一个专注于真实和多样化交互的自动驾驶多智能体强化学习模拟平台，由华为诺亚方舟实验室开发。该平台提供丰富的文档、示例和模型，支持研究人员进行自动驾驶领域的复杂实验。SMARTS具有高度可扩展性，能够模拟各种复杂交通场景，为自动驾驶技术研究提供了重要的仿真环境。
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