kanachan

挑战顶级日本麻将AI的开源项目

kanachan 麻将AI 日本立直麻将机器学习游戏记录 Github 开源项目

kanachan是一个开源的日本立直麻将AI项目，旨在开发能够挑战现有顶级麻将AI和职业选手的智能体。项目利用雀魂的大规模对局数据，采用端到端学习方法，无需人工特征工程。通过课程式微调策略，kanachan逐步提升AI能力。该项目展示了个人开发者在麻将AI领域的潜力，有望推动麻将AI技术的进步。

DI-1024 - 将1024游戏与深度强化学习相结合的开源项目

1024游戏DI-1024GithubMuZeroStochasticMuZero开源项目深度强化学习

DI-1024是一个将深度强化学习技术应用于1024（又称2048）数字游戏的开源项目。它提供在线试玩体验和完整的强化学习训练示例，采用MuZero和StochasticMuZero等算法来开发高水平的游戏AI。该项目为研究人员和游戏爱好者创造了一个探索人机交互的平台，展示了AI在策略游戏中的应用。

gobang - 基于极小化极大算法和Alpha Zero的五子棋AI

Alpha ZeroGithubReact V18Tensorflow2.x五子棋AI开源项目极小化极大算法

本项目实现了一个基于极小化极大算法和Alpha Zero原理的五子棋AI。2023年11月重写了代码，使其更加简洁并修复了AI下棋错误。项目提供了详细的中文教程，帮助用户从零开始编写五子棋AI，并支持React V18版本。适合对机器学习和神经网络感兴趣的开发者进行研究和交流。

DouZero - 利用自我对弈深度强化学习技术掌握斗地主游戏

DouDizhuDouZeroGithub开源项目快手斗地主深度强化学习热门

DouZero是一个基于自我对弈的深度强化学习框架，专注于中国最流行的纸牌游戏斗地主。该项目由快手AI平台开发，通过深度神经网络、动作编码和并行执行者的结合，实现了在斗地主这一具有高度竞争与合作、信息不完全、状态空间巨大以及复杂动作空间的游戏领域中的显著进步。DouZero不仅在轻松应对大量可能动作方面取得了突破，而且在全球范围内的多个AI竞赛中名列前茅。项目代码已在GitHub公开，以期为未来的研究提供动力和启示。

pokerkit - Python开源扑克模拟与分析库

GithubPokerKitPython库开源软件开源项目扑克模拟统计分析

PokerKit是多伦多大学研究团队开发的开源Python扑克库，支持多种扑克变体模拟、手牌评估和统计分析。它提供灵活架构和高级API，可用于AI开发、工具创建和在线扑克实现。经过严格测试，代码覆盖率达99%，保证了高可靠性。PokerKit为扑克爱好者和开发者提供了强大的模拟与分析工具。

rlcard - 增强学习在纸牌游戏中的应用工具包

GithubRLCard卡牌游戏开源工具开源项目强化学习算法

RLCard是一个开源的纸牌游戏增强学习工具包，支持多种卡牌环境，并易于接入不同的强化学习和搜索算法，致力于推动非完美信息游戏的研发进展。本项目由DATA Lab（Rice及德克萨斯A&M大学）与全球开发者共同维护。

katana - 下一代高效网络爬虫与数据采集框架

GithubKatanaWeb抓取开源项目爬虫框架网络安全自动化

Katana是一款基于Go语言开发的高性能网络爬虫框架,专为自动化流程设计。它支持无头和有头两种爬取模式,能够解析JavaScript、自动填充表单,并提供精确的范围控制。Katana具有多样化的输入输出选项,高度可配置,适用于各类网络数据采集任务。其灵活架构使其成为执行复杂爬取任务的理想工具。

torch-conv-kan - 引入基于Kolmogorov-Arnold表示理论的高效卷积神经网络

CUDAConvolutional layersGithubKolmogorov-Arnold NetworksPyTorchTorchConv KAN开源项目

项目展示了使用PyTorch和CUDA加速的Kolmogorov-Arnold网络（KAN）模型的训练、验证和量化，支持MNIST、CIFAR、TinyImagenet和Imagenet1k数据集的性能评估。当前项目持续开发，已发布涉及ResNet、VGG、DenseNet、U-net等架构的新模型和预训练权重，适用于医疗图像分割和高效卷积神经网络的进一步研究和优化。

alpha-zero-general - 通用自学强化学习平台，支持多种游戏和深度学习框架

Alpha ZeroGithubOthello开源项目强化学习深度学习蒙特卡洛树搜索

该项目基于AlphaGo Zero论文，提供了简化和灵活的自学强化学习实现，适用于各种双人回合制对抗游戏和深度学习框架。用户可通过实现Game.py和NeuralNet.py中的类，为所选游戏自定义实现。项目提供了Othello、五子棋和井字棋等游戏示例，支持PyTorch和Keras框架，并包含核心训练循环、蒙特卡洛树搜索和神经网络参数设置的详细说明，此外还提供预训练模型和Docker环境设置。

awesome-japanese-llm - 日本语言学习模型的最新动态与综合信息

GitHub管理Github事前学乒参数大小开源项目日本語LLM模型开发

awesome-japanese-llm汇集全面的日语预训练语言模型和指令调优信息，包括性能评估基准和各类型模型开发动态。提供详尽的技术文档、开源许可信息，是日语技术开发者和研究人员的重要资源。

Chat-Haruhi-Suzumiya - 大型语言模型实现动漫角色对话

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Chat-Haruhi-Suzumiya项目利用大型语言模型实现动漫角色对话功能。该开源项目支持多个角色，包含丰富数据集和训练代码，可跨平台部署。除角色扮演外，项目还涉及人格特质研究等应用。通过持续更新，项目旨在探索AI与动漫角色互动的新可能。

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