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poke-env

构建宝可梦对战AI的Python框架

Pythonpoke-env宝可梦对战AI代理开源项目Github

poke-env是一个开源Python框架，用于开发宝可梦对战AI。它提供简单易用的接口，支持创建基于规则和强化学习的对战代理。开发者可在Pokemon Showdown平台上训练和测试AI。该项目兼容Python 3.8+，包含详细文档和示例，适合AI研究者和宝可梦爱好者探索自动化对战。

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介绍相关项目
ViZDoom - AI视觉强化学习平台，支持多平台与多语言
APIGithubViZDoom开源项目强化学习深度学习视觉学习
ViZDoom平台基于ZDoom引擎，可通过视觉信息训练AI玩Doom游戏，适用于视觉学习和深度强化学习研究。支持Linux、macOS和Windows平台，提供Python和C++ API以及Gymnasium/OpenAI Gym环境封装。该平台具备自定义场景创建、同步和异步多玩家模式、可调分辨率和渲染参数，还支持3D视觉和音频缓冲区访问。
open_spiel - 综合游戏AI研究框架支持多类型博弈
GithubOpenSpiel多智能体开源项目强化学习游戏框架算法研究
OpenSpiel是一个专注于游戏中强化学习和搜索规划研究的开源框架。它支持多种类型的游戏环境,包括多人、零和、合作、序列、同时行动以及完美/不完美信息等。该框架提供了分析工具和评估指标,核心API使用C++实现并提供Python接口。OpenSpiel为游戏AI算法的研究和开发提供了全面的实验平台。
simpleAI - 自托管的AI API替代方案，涵盖文本、聊天、编辑和嵌入功能
GithubPythonSimpleAIgRPC开源开源项目机器学习模型
SimpleAI项目提供自托管的AI API替代方案，可快速试验文本补全、聊天、编辑和嵌入等主要端点。支持多种响应模式，通过gRPC协议实现多语言的模型推理分离，降低对特定API提供商的依赖。项目包含多种示例和详细的安装使用指南，适合开发者构建、测试和优化自己的AI应用。
pokitoki - 基于GPT的Telegram聊天机器人 提供多功能AI助手服务
AI助手GPTGithubOpenAITelegram开源项目聊天机器人
Pokitoki是基于OpenAI GPT模型开发的Telegram聊天机器人。支持私聊和群聊，能处理直接问题、提及和后续问题。主要特点包括外部链接访问、自定义命令、聊天提示、图像生成和实时配置。此外还提供文本校对、代码修复和翻译等实用功能。Pokitoki为用户提供多样化的AI助手服务，满足各种聊天和任务需求。
GPT3-Chatbot - 基于GPT-3的Python聊天机器人
GPT-3GithubOpenai keychatbotdavinci引擎python项目开源项目
这是一个基于GPT-3的Python项目，用户可以使用OpenAI的API密钥和安装的openai库来训练并与聊天机器人互动。项目提供了代码框架，建议使用davinci引擎。完整代码可在GitHub获取，适合用作项目基础。
pokerkit - Python开源扑克模拟与分析库
GithubPokerKitPython库开源软件开源项目扑克模拟统计分析
PokerKit是多伦多大学研究团队开发的开源Python扑克库，支持多种扑克变体模拟、手牌评估和统计分析。它提供灵活架构和高级API，可用于AI开发、工具创建和在线扑克实现。经过严格测试，代码覆盖率达99%，保证了高可靠性。PokerKit为扑克爱好者和开发者提供了强大的模拟与分析工具。
EvalAI - 专为机器学习与人工智能算法评估和比较设计的平台
EvalAIGithub人工智能开源平台开源项目机器学习算法比较
EvalAI是一个开源平台，用于评估和比较机器学习及AI算法，提供中心化排行榜和提交界面，支持自定义评估协议和多语言环境，可适应高需求的计算挑战，助力研究者复现研究结果，进行准确可靠的分析。
dogfight-sandbox-hg2 - 基于Python的空中战斗沙盒模拟器 助力战斗机控制研究
Dogfight 2GithubHARFANG 3DVR模式开源项目空战沙盒网络模式
该项目是一个基于Python和HARFANG 3D框架的空中战斗沙盒模拟器。它具备VR支持、地形渲染、自动驾驶系统和网络模式等功能。除了用于学习目的，该平台还应用于无人战斗机的强化学习研究。支持多种输入设备，并提供录制回放功能，为空战模拟和AI研究提供了实验环境。
snake - 人工智能优化的贪吃蛇游戏
AIGithubPythonSnake开源项目性能评估算法
该项目使用Python重写了经典贪吃蛇游戏，重点在于实现和优化人工智能算法。游戏中蛇的目标是不断吃食物并尽快填满地图。项目通过平均长度和平均步数两个指标评估了AI的表现，展示了Hamilton、Greedy和DQN三种算法的测试结果。该项目支持Python 3.6+及Tkinter，并提供了简单的安装和运行指南。
SimplerEnv - 模拟环境下的真实机器人操作策略评估框架
GithubSimplerEnv仿真环境开源项目机器人操作真实世界评估策略评估
SimplerEnv 是一个基于 SAPIEN 模拟器和 ManiSkill2 基准的开源项目,为真实机器人操作策略评估提供高效可扩展的模拟环境。它包含视觉匹配和变体聚合两种评估方法,支持 RT-1 和 Octo 等策略的测试,并允许添加新的机器人和环境。该项目旨在推动真实到模拟评估技术的发展,为机器人操作策略研究提供标准化的评估工具。
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