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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
PowerMoE-3b - 创新型AI模型提升文本生成精准度
GithubHuggingfacePowerMoE-3Btransformers开源项目文本生成模型稀疏组合专家
PowerMoE-3B是一种稀疏Mixture-of-Experts语言模型，优化于多任务文本生成精度。模型利用Power学习率调度器，每个token激活800M参数，在自然语言、多重选择、代码生成和数学推理任务上表现出色。适用于不同数据集的混合训练，提供高效的文本生成方案。
mlimpl - 全面的机器学习和深度学习算法实现库
Github开源项目强化学习机器学习深度学习算法实现统计学习
mlimpl提供了多种机器学习、深度学习和强化学习算法的实现。从线性回归、决策树到CNN、GAN、LSTM等深度模型，以及多臂老虎机、马尔可夫决策过程、DQN、Actor-Critic等强化学习算法均有涵盖。代码结构类似sklearn，配有详细文档和注释，便于学习、应用和二次开发。
DiT-MoE - 16亿参数规模的稀疏化扩散Transformer模型
DiT-MoEGithub图像生成开源项目扩散模型深度学习混合专家
DiT-MoE项目采用混合专家模型，将扩散Transformer扩展至16亿参数规模。作为扩散Transformer的稀疏版本，DiT-MoE在保持与密集网络相当性能的同时，实现了高效的推理。项目提供PyTorch实现、预训练权重和训练/采样代码，并包含专家路由分析和Hugging Face检查点。通过混合专家方法，DiT-MoE在模型扩展和推理优化方面展现出显著优势。
FinRL-Meta - 开源金融市场模拟与基准测试环境平台
FinRL-MetaGithub市场环境开源开源项目数据驱动金融强化学习
FinRL-Meta构建了多元化的金融市场模拟环境，提供数据驱动的金融强化学习基准测试，支持多场景与插件式运作。其完善的‘训练-测试-交易’流水线桥接了模拟与现实间的差距，增强了模型的实用性和效率。从数据操作到策略评估，FinRL-Meta为金融科技研究提供了一流的支持和灵活的工作流程。
multi_verse_model - 运用创新方法展示人工智能学习与发展的可能性
GithubHuggingface人工智能创新概念学习机器人开源项目持续学习模型知识吸收
基于先进训练技术的人工智能项目，展示了持续学习和发展的未来潜力，体现技术研发中的突破性实验成果。
mixtral-offloading - Mixtral-8x7B模型高效推理的实现方法
CPUGPUGithubHQQMixtral-8x7BMoE开源项目
该项目实现了Mixtral-8x7B模型的高效推理，使用混合量化和MoE卸载策略。通过HQQ量化方案分别处理注意力层和专家层，使模型适应GPU和CPU内存。每层的专家单独卸载并在需要时重新加载到GPU，活跃专家存储在LRU缓存中以减少GPU-RAM通信。更多技术细节和结果请参阅技术报告。
MMMU - 多学科多模态理解与推理基准评估专家级AGI
GPT-4V(ision)GithubMMMU专家AGI基准测试多模态理解开源项目
MMMU是一个新型基准测试，设计用于评估多模态模型在多学科任务中的表现，特别是需要大学水平的学科知识和深思熟虑的推理能力。该基准包含11.5K道来自大学考试、测验和教材的多模态题目，覆盖艺术设计、商业、科学、健康医学、人文社会科学及技术工程六大领域。不同于现有基准，MMMU专注于高级感知和领域特定知识的推理，挑战模型执行专家级任务。评估14个开源LMM和GPT-4V(ision)显示，即使是最先进的模型其准确率仅为56%，表明有巨大改进空间。
GLEE - 实现多任务图像和视频处理的通用视觉基础模型
GLEEGithub多任务模型实例分割开源项目目标检测计算机视觉
GLEE是一个通用对象基础模型，在超过1000万张来自多个数据集的图像上进行联合训练。该模型能同时处理多种以对象为中心的视觉任务，并在多个基准测试中保持领先性能。GLEE具有出色的通用性和零样本迁移能力，可作为增强其他架构或模型的基础组件。这项研究被CVPR2024接受为亮点论文，研究团队计划开源相关代码和预训练模型。
irl-imitation - 逆强化学习算法在Python和Tensorflow中的实现
GithubInverse Reinforcement LearningPythonTensorFlow开源项目强化学习算法实现
该项目实现了多种逆强化学习（IRL）算法，包括线性逆强化学习、最大熵逆强化学习和深度最大熵逆强化学习，基于Python和Tensorflow。支持在2D和1D网格世界中的应用。项目依赖于Python 2.7、cvxopt、Tensorflow 0.12.1和matplotlib，通过代码示例和命令行选项，有助于快速理解和使用这些算法。为逆强化学习领域的研究者提供了重要的参考资源。
DeepSpeed-MII - 开源低延迟模型推理库
DeepSpeed-MIIGithub优化技术低延迟开源项目模型支持高吞吐量
DeepSpeed-MII是一款开源Python库，专注于高吞吐量、低延迟和成本效益的模型推理。支持的技术包括块状KV缓存、连续批处理、高性能CUDA内核等，适用于37000多个模型，如Llama-2、Mixtral和Phi-2。v0.2版本提升了性能和功能，吞吐量提高至2.5倍。适用于语言模型及图像生成任务。
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