#世界模型

DreamerV3-Torch:在PyTorch中实现强大的世界模型算法

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IRIS中心:推动基于证据的教育实践,改善所有儿童的学习成果

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DreamerV3: 掌握多领域任务的世界模型

2 个月前
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Pandora:迈向自然语言操作和视频状态的通用世界模型

2 个月前
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基于模型的强化学习:前沿进展与最新动态

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Vista: 为自动驾驶打造的通用世界模型

2 个月前
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相关项目
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Vista

Vista是一款通用自动驾驶世界模型,可在多种场景中生成高保真度的预测,并扩展至连续和长期视野。模型支持多模态操作控制,包括转向、速度、指令、轨迹和目标点设定,无需真实操作数据即可评估不同行为。Vista在预测精度和操控灵活性上有显著提升,为自动驾驶技术研究提供了有力支持。

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awesome-model-based-RL

本项目汇集了模型化强化学习(Model-Based RL)领域的精选研究论文,持续更新前沿进展。项目提供了将算法分为'学习模型'和'给定模型'两类的分类方法。收录内容包括经典论文、最新会议论文、教程和代码库,涵盖从基础理论到应用的多个主题。这一资源集合为研究人员提供了全面的参考材料,反映了模型化强化学习领域的发展动态。

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Pandora

Pandora是一个通用世界模型项目,通过生成多领域视频模拟世界状态,并支持自然语言实时控制。该模型能跨领域生成视频,允许使用自然语言指令进行交互。Pandora在通用人工智能和视频生成领域取得重要进展,为开发更灵活智能的AI系统奠定基础。

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dreamerv3

DreamerV3是一种创新的强化学习算法,通过世界模型实现多领域任务掌控。其特点是使用固定超参数,具有卓越的稳健性和扩展性。随着模型规模增加,性能和数据效率同步提升。该开源项目提供完整实现,包含训练脚本和使用指南,为研究人员和开发者提供了探索先进强化学习技术的平台。

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iris

IRIS是一种基于Transformer的世界模型,通过离散自编码器和自回归Transformer将动态学习转化为序列建模问题。该模型在世界模型中训练数百万个想象轨迹,实现了高效的数据利用。IRIS仅需两小时实时经验就能在多个Atari游戏中表现出色,展现了优秀的样本效率和泛化能力。

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dreamerv3-torch

dreamerv3-torch是DreamerV3算法的PyTorch实现。该项目提供了详细的安装和使用说明,支持DMC、Atari、Crafter和Minecraft等多种基准测试环境。DreamerV3作为一种可扩展的强化学习算法,能在多个领域中以固定超参数实现优异性能。该实现参考了多个知名强化学习项目,为研究人员和开发者提供了实用的工具。

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