robohive

多功能机器人学习环境集合提供丰富模拟任务

RoboHive 机器人环境 MuJoCo OpenAI-Gym 机器人操作 Github 开源项目

RoboHive是基于MuJoCo物理引擎的机器人学习环境集合,包含手部操作、机械臂控制、肌肉骨骼模拟等多个任务套件。支持OpenAI Gym接口,兼容主流强化学习框架。环境丰富多样,安装使用简便,适合各类机器人学习研究。

文档

ai_projects - 多领域机器学习项目开源仓库

AI项目GitHubGithubMiguel Fierro开源项目机器学习深度学习

ai_projects是一个涵盖多个机器学习领域的开源项目仓库。内容包括CNN、转移学习、推荐系统和自然语言处理等主题。每个项目都配有Jupyter笔记本和相关博客文章，为开发者和研究者提供实践资源。仓库定期更新，展示AI技术在实际应用中的最新进展。

PromptCraft-Robotics - 共享大语言模型在机器人领域的创新提示与模拟器支持

ChatGPTGithubOpenAIPromptCraft-Robotics仿真器开源项目机器人

PromptCraft-Robotics是一个社区平台，专注于分享和测试大语言模型在机器人领域的应用示例。用户可以提交操控、家庭机器人和物理推理等类别的提示，经社区审核后加入主仓库。项目提供基于Microsoft AirSim的机器人模拟器，帮助用户快速入门。支持OpenAI的ChatGPT及其他开源模型，为研究和开发人员提供丰富的资源和合作机会。

hivemind - 去中心化的分布式深度学习PyTorch库

GithubHivemindPyTorch分布式训练开源项目深度学习神经网络

Hivemind是一个基于PyTorch的去中心化深度学习库，旨在通过多台分布在不同地点的计算机共同训练大型模型。主要特点包括去中心化的分布式训练、容错反向传播、参数去中心化平均以及支持任意大小的神经网络训练。Hivemind兼容Linux、macOS和Windows系统，可通过pip或源码进行安装，并提供PyTorch Lightning集成及详尽的使用文档和示例。

beehive - 一款事件和代理系统

BeehiveGithub事件驱动开源项目智能代理模块化热门自动化任务

Beehive 是一款事件和代理系统，用户可以自行创建代理来执行由事件和过滤器触发的自动化任务。它具备模块化、灵活性，并易于扩展。通过互联模块，例如与Twitter、Tumblr、电子邮件、IRC等通信，Beehive能够实现复杂的任务自动化，如转发消息、控制智能家居设备等。详细信息请访问官方文档或GitHub页面。

hubot - 多功能可扩展的聊天机器人开发框架

GitHubGithubHubot开源项目聊天机器人脚本扩展自动化

Hubot是一个开源的聊天机器人开发框架，源于GitHub的Campfire机器人。它支持多种聊天服务平台，通过JavaScript和CoffeeScript脚本实现功能扩展。开发者可以使用npm快速创建和部署Hubot实例，实现聊天自动化需求。该框架提供详细文档，便于快速上手和定制开发。Hubot支持多种适配器如Slack、Discord和MS Teams等，方便集成到不同的聊天平台。

environment - 大规模多智能体AI研究环境Neural MMO

GitHub文档GithubMMO游戏Neural MMO人工智能研究多智能体环境开源项目

Neural MMO是一个受MMO游戏启发的大规模多智能体环境。该平台提供复杂虚拟世界，支持大量AI代理并发互动和学习。研究人员可利用此环境开发测试AI算法，研究多智能体系统的行为和策略。项目文档托管于GitHub Pages，提供详细使用指南。

Gym-Trading-Env - Gymnasium金融交易环境支持强化学习算法研究

GithubGym Trading EnvPython库交易模拟开源项目强化学习金融数据

Gym-Trading-Env是基于Gymnasium的股票交易模拟环境，专为强化学习算法研究设计。它支持多交易所数据快速下载、高效环境配置、复杂交易操作和高性能渲染。适用于Python 3.9+的Windows、Mac和Linux平台，为交易算法研究提供了简化的工具。

swarm - 轻量级且可扩展的多代理系统编排框架

GithubOpenAISwarm多代理系统开源项目教育框架轻量级协调

Swarm框架是一种用于轻量级和可扩展多代理系统编排的教育性工具。它能够高效、可控、且易于测试，适用于教学和大型实际应用。Swarm主要通过代理和交接这两个基本抽象概念，实现了多代理系统之间的复杂互动模式。支持Python 3.10+，使用简单明确的指令即可安装并配置。探索我们的示例代码与案例，从基础功能到复杂的客户服务场景，Swarm提供一应俱全的解决方案。

ns3-gym - 将强化学习引入网络仿真研究的创新框架

GithubOpenAI Gymns-3ns3-gym开源项目强化学习网络模拟

ns3-gym是一个整合OpenAI Gym和ns-3的开源框架，旨在促进强化学习在网络研究中的应用。该项目提供了自定义仿真环境的能力，包含认知无线电和RL-TCP等实例。通过详细的文档和示例，ns3-gym为研究人员提供了探索机器学习在网络优化领域潜力的平台。项目提供了完整的安装指南和API文档，便于研究者快速上手。ns3-gym的灵活架构支持各种网络场景的模拟，为网络协议和通信技术的创新研究开辟了新途径。

simple_rl - 轻量级Python强化学习实验框架

GithubPython复现结果实验开源项目强化学习简单框架

simple_rl框架专注于简化强化学习实验流程和提高结果可复现性。它内置了网格世界、OpenAI Gym等MDP环境，实现了Q-learning和R-Max等经典算法。新增的实验复现功能方便研究者重现成果。该框架支持Python 2和3，为强化学习研究和教学提供了实用工具。

相关项目

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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