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AlphaZero_Gomoku

AlphaZero算法在五子棋游戏中的应用

AlphaZeroGomokuAI模型训练自我对弈Github开源项目

AlphaZero-Gomoku项目通过自我对弈训练，实现了五子棋（Gomoku）的AI开发。该项目专注于展示AlphaZero算法在相对简单的棋类游戏中的表现，可在数小时内使用单台PC训练出高水平AI模型。支持TensorFlow和PyTorch进行训练，提供实例游戏和操作指南，适合学习AI自我对弈算法和深度学习框架的开发者。

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介绍相关项目
hello-ai - AI资源，如ChatGPT中文指南、全球AI网站导航、AI信息交流
AI服务ChatGPTGeminiGithubHello-AI开源项目
提供丰富的AI资源，如ChatGPT中文指南、全球AI网站导航、AI信息交流等。推荐稳定优质的国外AI服务，包括coze.com、chat.openai.com、gemini.google.com等，旨在帮助用户轻松接触高质量的AI服务。
Mortal - 开源日本麻将AI，深度强化学习驱动
AIGithubMortal开源软件开源项目日本麻将深度强化学习
作为一款开源日本麻将AI，Mortal采用深度强化学习技术，为日本麻将AI领域贡献了宝贵资源。项目提供详尽文档，使用AGPL-3.0-or-later许可证，支持自由使用和修改。项目logo和资产采用CC BY-SA 4.0许可。Mortal还提供模型权重获取指南，为麻将AI研究与应用提供强有力的支持。这个免费项目为日本麻将AI爱好者和研究者提供了丰富的学习和开发资源。
AI Game Assets Generator - AI驱动的游戏素材快速生成平台
AIAI工具人工智能创意设计游戏开发游戏资产生成
AI Game Assets Generator是一个创新的游戏开发资源平台，利用AI技术快速生成高质量游戏素材。开发者通过自然语言描述即可在短时间内获得可用的角色、道具和场景资源。该免费平台显著提高游戏开发效率，为独立开发者和小团队提供专业级AI生成素材能力，有效降低游戏制作门槛。同时，它支持AI工作流程集成，为游戏开发开辟新的可能性。
hok_env - 腾讯王者荣耀AI环境提供多智能体强化学习新挑战
AIGithubMOBA开放环境开源项目强化学习王者荣耀
腾讯开发的Honor of Kings AI开放环境基于王者荣耀游戏,为多智能体强化学习提供新的泛化挑战。环境支持多样化英雄和对手,详细定义了观察空间、动作空间和奖励设计,并提供与游戏引擎交互的Python接口。目前支持1v1和3v3模式,可使用20个英雄进行训练。项目还包含基线算法实现和泛化挑战分析,为AI研究提供了新的基准测试平台。
environment - 大规模多智能体AI研究环境Neural MMO
GitHub文档GithubMMO游戏Neural MMO人工智能研究多智能体环境开源项目
Neural MMO是一个受MMO游戏启发的大规模多智能体环境。该平台提供复杂虚拟世界，支持大量AI代理并发互动和学习。研究人员可利用此环境开发测试AI算法，研究多智能体系统的行为和策略。项目文档托管于GitHub Pages，提供详细使用指南。
build-nanogpt - 从零构建GPT-2模型的开源教学项目
GPT-2GithubnanoGPT开源项目机器学习深度学习语言模型
build-nanogpt是一个开源教学项目，演示如何从零构建GPT-2模型。通过详细的Git提交记录和YouTube视频讲解，项目展示了124M参数GPT-2模型的完整构建过程。用户可在约1小时内重现模型，并可扩展至GPT-3规模。项目还提供模型训练示例、FAQ和勘误表，是深入理解大型语言模型原理的实用资源。该项目适合对大型语言模型感兴趣的开发者和研究人员，不仅提供了代码实现，还包含详细的解释和实践指导，有助于深入理解现代自然语言处理技术。
generative-ai-workbook - 生成式AI学习与实战的综合资源库
Generative AIGithub工具开源项目生成式AI用例项目
展示生成式AI相关的课程学习、个人项目和示例。该项目涵盖工具与框架的学习，如LangChain、Autogen等，包括实际应用示例和使用案例，如搜索、分类、聚类、数据生成、文本生成、代码生成、总结、重写、提取、校对、数据查询等。用户可以通过此项目深入探索生成式AI的各个方面，获取详细的学习资源和实践经验。
GPT Guesser - AI文本生成提示词猜谜游戏
AI工具AI游戏GPT Guesser交互式体验人工智能测试问题猜测
GPT Guesser是一款多人在线游戏，玩家通过猜测生成文本的提示词来挑战自己。游戏不仅娱乐性强，还能帮助玩家理解文本生成的原理。参与者在享受智力挑战的同时，可以提升对语言模型的认知。这个平台为人工智能爱好者提供了一个互动学习的机会，让人们在游戏中探索前沿技术。
T0pp - 多任务语言模型展现跨任务零样本泛化能力
GithubHuggingfaceT0多任务学习开源项目模型自然语言处理语言模型零样本学习
T0是一系列基于T5的编码器-解码器模型,通过多任务微调实现零样本跨任务泛化。该模型在多项自然语言处理任务中表现优于GPT-3,参数量仅为其1/16。T0能够根据自然语言指令完成情感分析、阅读理解、逻辑推理等未见任务。研究还评估了模型在性别偏见识别和复现方面的表现。
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