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基于Transformer的高效样本世界模型

IRIS 世界模型 Transformer 自动编码器强化学习 Github 开源项目

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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介绍相关项目

iris-7b - 韩英双向翻译模型展现商业级性能

GithubHuggingfaceIrisMistral-7B开源项目机器翻译模型深度学习韩英翻译

Iris-7B是一个基于Mistral-7B-v0.2的韩英双向翻译模型，经346K多领域数据集训练。其BLEU评分达0.40，与Google、Azure等商业服务comparable。模型支持韩英互译，精准把握语法、词汇和语境，适用于多种翻译场景。作为开源项目，Iris-7B为研究者和开发者提供了一个高性能的翻译工具选择。

iTransformer - 用于多变量时间序列预测的iTransformer模型

GithubTransformer模型iTransformer多变量预测开源项目时间序列预测高效注意力机制

iTransformer是一种用于多变量时间序列预测的开源模型，无需修改任何Transformer模块。它在处理大规模数据时表现出色，具备显著的性能提升和强大的泛化能力。iTransformer已在多种基准测试中表现优异，支持静态协变量和概率发射头。用户可通过pip安装，并使用项目提供的详细训练和评估脚本。更多信息请参阅官方论文。

Iris - 多模型AI助手应用支持实时切换和无限对话

AI工具Markdown支持人工智能助手对话模型快捷键操作自然交互

Iris是一款支持多模型的AI对话助手应用。用户可在Claude和OpenAI的最新模型间实时切换，享受无限制的AI对话体验。这款多功能应用提供自然手势操作和简单键盘快捷键，方便开关和滑动界面。支持实时对话功能，无需等待完整回复即可发送新消息。此外，Iris支持显示Markdown格式内容，包括粗体文本、列表和语法高亮代码，全面提升用户体验。

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。

iTransformer - 先进的时间序列预测模型，打造SOTA性能

GithubiTransformer人工智能开源项目时间序列预测注意力网络深度学习

iTransformer是一种基于注意力机制的时间序列预测模型，由清华大学和蚂蚁集团研究人员开发。该模型采用倒置Transformer结构，支持多变量和多步长预测。iTransformer引入了可逆实例归一化等技术，旨在提高预测准确性和处理长序列数据的能力。这个开源项目为时间序列分析提供了新的研究方向。项目提供Python实现，支持使用PyTorch框架。用户可通过pip安装并轻松集成到现有的时间序列分析工作流程中。该项目还包括实验性功能，如二维注意力和傅里叶变换增强版本，为研究人员提供了探索和改进的空间。

x-transformers - 轻量级Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种从图像分类到语言模型的应用

Githubtransformerx-transformers开源项目模型训练编码器编解码器

x-transformers提供了多功能的Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种应用，从图像分类到语言模型。其先进技术如闪存注意力和持久内存，有助于提高模型的效率和性能。此项目是研究人员和开发者的理想选择，用于探索和优化机器学习任务中的Transformer技术。

TransformerHub - 实现与参考多种Transformer模型

BERTGPTGithubTransformerTransformerHubViT开源项目

此项目实现了多种Transformer架构，包括seq2seq、仅编码器、仅解码器和统一模型，旨在提高编程技能并提供深度学习参考。特色包括多种Attention模块、位置嵌入和采样方法，当前进展是实现DINO模型。项目受到多个开源项目的启发和支持。

transformers - 机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理

GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理

探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型，适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括： - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成此外，还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用，支持模型间的快速切换与无缝整合。

q-transformer - 自回归Q函数实现离线强化学习

AI模型GithubQ-Transformer开源项目强化学习机器人控制神经网络

Q-transformer项目是Google Deepmind提出的可扩展离线强化学习方法的开源实现。该项目通过自回归Q函数优化多动作选择，支持单一和多动作学习，并提供深度对偶架构和n步Q学习。它包含环境交互、数据集创建和学习流程，适用于复杂机器人控制任务。Q-transformer的创新性和灵活性为强化学习研究和应用提供了重要工具。

1 - 开源自然语言处理工具库提升文本处理效率

AI模型GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理

transformers是一个开源自然语言处理工具包，旨在通过简化模型训练和应用，提升机器学习项目的效率。该库提供丰富功能和预训练模型，便于执行各种文本分析和生成任务。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

稿定AI

稿定设计是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

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