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离线强化学习研究论文和开源资源集锦

离线强化学习强化学习机器学习人工智能 offline RL Github 开源项目

该项目汇集了离线强化学习(Offline RL)领域的研究论文、综述文章、开源实现等资源。内容涵盖离线RL的理论方法、基准测试、应用案例及相关主题。项目由康奈尔大学研究人员维护,为学术界和产业界提供离线RL的最新进展和重要文献。

文档

Awesome-AI-Agents - AI驱动的自主代理和多智能体系统资源集锦

AI AgentsGithub多智能体系统大语言模型开源项目框架自主智能体

Awesome-AI-Agents汇集了大型语言模型驱动的自主代理和多智能体系统资源。涵盖自主任务解决、多智能体协作和社会模拟应用，以及智能体构建框架。项目还包含基准测试、评估工具和连接LLM与现实世界的平台，为AI代理技术研究和开发提供全面参考。

Awesome-Learning-with-Label-Noise - 噪声标签学习研究资源汇总

Github开源项目数据集机器学习标签噪声深度学习算法

Awesome-Learning-with-Label-Noise项目汇总了噪声标签学习领域的重要资源。该项目收集2008年以来的相关论文、代码和工具，涵盖多种噪声标签处理方法。这一资源列表为研究人员和开发者提供全面参考，有助于解决噪声标签问题，促进机器学习在不完美数据环境中的应用。

awesome-LLM-resourses - 中文大语言模型全面资源汇总数据处理到评估应有尽有

GithubLLMRAG大语言模型开源项目微调推理评估

该项目汇总了中文大语言模型(LLM)领域的全面资源，包含数据处理、微调、推理和评估等多个环节的开源工具。资源库涵盖最新LLM技术，并收录RAG系统和AI代理等前沿应用。项目为LLM研究者和开发者提供了丰富的工具和信息，有助于推进相关项目的开发与应用。

awesome-LLM-game-agent-papers - 大型语言模型驱动的游戏智能体研究最新进展

GithubLLM人工智能开源项目强化学习游戏智能体自然语言处理

这个项目是关于大型语言模型(LLM)在游戏智能体研究中应用的论文集。内容涵盖文字冒险、Minecraft、社会模拟等多种游戏类型,展示LLM在游戏规划、决策和交互方面的能力。项目定期更新,为研究人员提供LLM游戏智能体领域的综合资源,助力了解该领域的前沿进展。

awesome_OpenSetRecognition_list - 开放集识别和相关技术的精选论文资源

Github开放世界识别开放集识别开源项目异常检测机器学习深度学习

这个项目汇集了开放集识别、分布外检测、开放集域适应和开放世界识别等领域的精选论文和资源。内容包括最新教程、研究挑战和学术论文,涵盖了基于深度学习和传统机器学习的方法。列表持续更新,为研究人员提供开放集识别领域的全面概览,展示了该方向的前沿进展。

awesome-generative-ai - 生成式人工智能资源集合，包括最新的学术研究、技术开发、在线教学与实用工具

Generative AIGithub人工智能在线教程大型语言模型开源项目技术文章

Awesome Generative AI聚合了范围广泛的生成式人工智能资源，包括最新的学术研究、技术开发、在线教学与实用工具。更新频繁，内容全面，是AI专业人士和爱好者不可错过的财富库。

awesome-semi-supervised-learning - 半监督学习资源汇总，减少标注成本，提升分类效果

GithubSemi-Supervised Learning分类半监督学习方法开源项目深度学习生成模型

HandyRL - 高效实用的分布式强化学习框架

GithubHandyRLPyTorch分布式训练开源项目强化学习离线策略修正

HandyRL是一个基于Python和PyTorch的分布式强化学习框架，已在Kaggle竞赛中取得优异成绩。它采用离线策略修正的策略梯度算法和学习者-工作者架构，支持自定义环境和大规模训练。HandyRL的高并行能力和实用性使其在竞争性游戏AI开发中表现出色，能够快速训练出强大的AI模型。

awesome-machine-learning-in-compilers - 编译器和程序优化中的机器学习资源集锦

Github开源项目强化学习机器学习程序优化编译器优化自动调优

这个项目收集了机器学习在编译器和程序优化领域的重要资源,包括研究论文、数据集和工具。涵盖迭代编译、指令级优化、并行映射等多个主题,提供了全面的参考材料。除学术资源外,还包括相关书籍、演讲、软件和基准测试,是该领域研究和开发的综合指南。

awesome-contrastive-self-supervised-learning - 对比自监督学习论文和资源汇总

Github对比学习开源项目深度学习自监督学习表示学习视觉模型

该项目收录了对比自监督学习领域的重要论文和资源,覆盖从2017年至今的研究成果。内容包括综述、算法、应用等,按年份分类整理。研究人员可通过此项目快速了解该领域发展历程和最新动态,是深入研究对比学习的重要参考资料。

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