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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
tmrl - 实时机器人控制与自动驾驶AI的分布式强化学习框架
GithubGymnasium环境TMRLTrackMania 2020开源项目强化学习自动驾驶
TMRL是一个面向机器人学习的分布式强化学习框架，专注于实时应用中的深度强化学习AI训练。该框架以TrackMania 2020游戏为例，展示了基于原始截图的自动驾驶控制。TMRL具备安全远程训练、灵活定制和实时环境兼容性等特点，采用单服务器多客户端架构，可在多个节点收集样本并在高性能集群上进行训练。
Awesome-Multimodal-Large-Language-Models - 多模态大语言模型研究资源与最新进展汇总
Github多模态大语言模型开源项目指令微调模型评估视觉语言模型视频理解
该项目汇总了多模态大语言模型(MLLMs)领域的最新研究成果，包括论文、数据集和评估基准。涵盖多模态指令微调、幻觉、上下文学习等方向，提供相关代码和演示。项目还包含MLLM调查报告及MME、Video-MME等评估基准，为研究人员提供全面参考。
UAV-DDPG - UAV辅助移动边缘计算的深度确定性策略梯度任务优化
GithubUAV-DDPG开源项目强化学习无人机算法优化边缘计算
本研究提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)的算法，用于优化UAV辅助的移动边缘计算(MEC)系统中的任务卸载。通过优化用户调度、任务卸载比例、UAV飞行角度和速度，旨在最小化最大处理延迟。实验结果表明，与传统算法相比，该DDPG算法显著降低了处理延迟。
m2 - 子二次GEMM架构Monarch Mixer实现高效语言模型
GithubM2-BERTMonarch Mixer人工智能开源项目机器学习自然语言处理
Monarch Mixer是一种创新的子二次GEMM架构，用于训练序列长度和模型维度均为子二次的语言模型。该架构使用Monarch矩阵层替代Transformer中的注意力和MLP操作，提高了计算效率。基于此架构的M2-BERT模型在减少25%参数和计算量的同时，在GLUE基准测试中达到了与BERT相当的性能。项目开源了预训练模型权重以及预训练和微调代码，方便研究者进行further研究。
mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎
AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署
MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎，支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API，支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎，与社区共同发展。
awesome-deep-rl - 全面的深度强化学习资源库
Github基准测试开源库开源项目深度强化学习环境模拟竞赛
该项目汇集了深度强化学习领域的各类资源,包括主流库、基准测试结果、训练环境、竞赛信息和发展时间线。研究人员和开发者可以在此快速了解该领域的全貌,获取有价值的工具和信息。作为一个综合性资源库,它为深度强化学习的学习和研究提供了便利。
Chinese-Mixtral - 使用Sparse MoE架构的中文Mixtral模型
Chinese-MixtralGithubMixtral大模型量化开源项目指令精调稀疏混合专家模型
模型基于Mistral.ai的Mixtral模型开发，经过中文增量训练与指令精调，具备处理长文本（原生支持32K上下文，实测可达128K）的能力。包括中文Mixtral基础模型与指令模型，显著提升数学推理和代码生成性能。通过llama.cpp进行量化推理，最低仅需16G内存。开源提供代码、训练脚本与详细教程，支持多种推理和部署工具，适合个人电脑本地快速部署量化模型。
easy-rl - 强化学习综合教程 从理论到实践
Github开源项目强化学习教程深度学习算法实战蘑菇书
Easy RL是一本全面的强化学习教程,涵盖从基础理论到高级算法的系统知识。内容包括马尔可夫决策过程、Q学习、策略梯度、PPO和DQN等关键概念。通过实例和项目,读者可掌握核心理论和实践技能。教程提供在线阅读、配套习题、代码和补充资源,适合强化学习初学者系统学习使用。
Practical_RL - 强化学习开源课程：实用技巧与实践
GithubGoogle ColabHSEPractical_RLYSDA开源项目强化学习
Practical_RL是一个专注于强化学习实用性的开源课程，提供HSE和YSDA的课堂教学及线上学习支持，涵盖英语和俄语材料。课程从基础理论到实践应用，包括价值迭代、Q学习、深度学习、探索策略、策略梯度方法、序列模型及部分观察MDP等内容。学生可以通过GitHub改进课程，使用Google Colab或本地环境进行实践。适合希望在实际问题中应用强化学习的学生和研究者。
llm-verified-with-monte-carlo-tree-search - 通过蒙特卡洛树搜索实现大语言模型代码验证
CoqDafnyGithubLeanMonte Carlo Tree SearchPython开源项目
该项目通过蒙特卡洛树搜索（MCTS）生成并验证代码，每步调用验证器确保正确性。支持Dafny、Coq、Lean、Scala和Rust语言，可使较弱模型与强模型竞争。项目需GPU支持，提供详细的设置和运行指南，包括交互模式和特定语言配置。
相关项目
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