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MEEE

模型集成探索与利用强化学习算法

MEEE强化学习模型集成MuJoCo代码复现Github开源项目

MEEE是一个开源项目，提出了基于模型集成的探索与利用方法，旨在提高强化学习的样本效率。该项目基于MBPO代码库开发，实现了相关论文中的实验。MEEE提供了详细的安装说明、使用指南和日志记录方法，支持在MuJoCo环境中进行实验。通过创新的模型集成策略，MEEE平衡了探索和利用，有效提升了强化学习算法的性能和效率。

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介绍相关项目
honeybee - 优化多模态大语言模型性能的局部性增强投影器
GithubHoneybee多模态大语言模型局部性增强投影器开源项目深度学习计算机视觉
Honeybee项目通过局部性增强投影器提升多模态大语言模型性能。该项目在MMB、MME、SEED-I等基准测试中表现优异，提供预训练和微调模型检查点。Honeybee支持多种数据集，包含详细的数据准备、训练和评估指南，为多模态AI研究和开发提供开源工具。
tdmpc2 - 跨领域连续控制的可扩展世界模型
GithubTD-MPC2多任务学习开源项目强化学习模型训练连续控制
TD-MPC2是一种可扩展的基于模型的强化学习算法，在104个连续控制任务中展现出色性能。该算法使用317M参数的单一模型可执行80个跨领域任务。项目提供300多个模型检查点和多任务数据集，支持状态和像素输入，为模型强化学习研究提供重要资源。
MegEngine - 高效、可扩展且易于使用的深度学习框架
GithubMegEngine开源项目深度学习框架硬件需求训练与推理高性能
MegEngine是一个高效、可扩展且易于使用的深度学习框架，具有统一的训练和推理框架、低硬件要求和跨平台高效推理的三大关键特性。支持x86、Arm、CUDA、RoCM等多种平台，兼容Linux、Windows、iOS、Android等系统。通过DTR算法和Pushdown内存规划器，大幅降低GPU内存使用。适用于模型开发到部署的各个环节，致力于构建开放友好的AI社区。
LightZero - 整合MCTS与深度强化学习的轻量级算法工具包
GithubLightZeroMCTS开源工具包开源项目强化学习算法基准测试
LightZero是一个开源算法工具包，整合了蒙特卡洛树搜索(MCTS)和深度强化学习(RL)。它支持AlphaZero、MuZero等多种基于MCTS的RL算法，提供详细文档和性能对比。该项目致力于标准化MCTS+RL算法，以促进相关研究和应用。LightZero的轻量级设计和易用性，有助于用户理解算法核心并进行算法间比较。
MMRec - 现代多模态推荐系统研究工具箱
GithubMMRec图神经网络多模态推荐开源项目推荐系统深度学习
MMRec是一个现代化的多模态推荐系统工具箱，支持多种先进推荐模型，如图神经网络和自监督学习技术。它提供全面功能，包括数据预处理、模型训练和评估，便于研究人员高效开发和比较推荐算法。该工具箱配有详细文档和示例，适合快速上手和扩展研究。
RLeXplore - 统一模块化工具包助力内在动机强化学习研究
GithubRLeXplore内在激励开源项目强化学习模块化算法实现
RLeXplore是一个统一的模块化工具包，实现了八种代表性内在奖励算法。它通过标准化的程序解决了内在奖励算法比较中的混淆因素，包括实现、优化和评估方法的差异。该工具包支持多种内在奖励类型，如基于计数、好奇心驱动、基于记忆和信息论。RLeXplore提供了简便的安装方法、详细教程和基准测试结果，为内在动机强化学习研究提供了有力支持。
awesome-multi-modal-reinforcement-learning - 多模态强化学习前沿论文与研究资源汇总
Github多模态强化学习开源项目表征学习视觉强化学习语言模型预训练
本项目收集了多模态强化学习(MMRL)领域的前沿研究论文和资源。内容涵盖视觉、语言及其结合的MMRL方法,包括ICLR、NeurIPS、ICML等顶级会议论文,以及预训练、表征学习、视觉推理等热点主题。项目持续追踪最新进展,为MMRL研究提供全面参考。
TimeMoE-50M - 混合专家时间序列预测基础模型 提升大规模数据分析能力
GithubHuggingfaceTimeMoE基础模型开源项目时间序列预测模型深度学习混合专家模型
TimeMoE-50M是一个基于混合专家(MoE)架构的时间序列预测基础模型，专为处理十亿规模数据而设计。此模型旨在优化大规模时间序列分析的准确性和效率。开发者可在GitHub页面上找到详细的使用指南和实现方法，有助于将其整合到各类时间序列分析项目中，提升预测能力。
OLMoE-1B-7B-0924 - 开源混合专家模型，具备高性价比和竞争力
GithubHuggingfaceMixture-of-ExpertsOLMoEallenai大语言模型开源开源项目模型
OLMoE-1B-7B-0924是一个混合专家语言模型，具备1B个活跃和7B总参数，以其高性能和成本效益在同类模型中表现出色，并可竞争于更大规模的模型如Llama2-13B。该项目完全开源，提供了详细的预训练、监督微调及偏好优化的检查点和相关资源，适合自然语言处理领域的研究和开发。
dreamerv3 - 多领域任务的通用强化学习算法
AI训练DreamerV3Github世界模型开源项目强化学习性能优化
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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