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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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AIAI工具国际象棋学习对弈技能提升
Noctie.ai是一个创新的在线国际象棋学习平台，提供AI驱动的个性化教练服务。作为顶级AI象棋教练，平台根据棋手水平调整对弈难度，通过实时反馈和颜色编码系统帮助识别错误，并生成针对性练习题。AI采用直觉式设计，模仿人类棋手行为，创造轻松有趣的学习环境。适合从初学者到有经验的各级别棋手使用，助力快速掌握开局技巧，全面提升棋艺水平。体验Noctie.ai，开启您的智能国际象棋学习之旅。
Poker - 多平台实时对战的智能德州扑克机器人
DeeperMindGithub图像识别开源项目扑克机器人策略分析蒙特卡洛模拟
DeeperMind是一款开源的德州扑克机器人，支持Pokerstars、Partypoker和GGPoker等多个平台的实时对战。它结合图像识别、蒙特卡洛模拟和遗传算法，可长时间自主操作。该项目提供策略分析和编辑功能，支持用户优化策略。DeeperMind还允许添加新桌面和代码贡献，是一个不断发展的社区协作项目。
alphagen - 强化学习驱动的自动化 Alpha 因子生成框架
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AlphaGen 是一个基于强化学习的自动化 Alpha 因子生成框架。该项目提供内置 Alpha 计算管道和外部接口，支持 PPO 算法训练。AlphaGen 还实现了基于遗传规划和深度符号回归的基准方法，以及实验性交易策略。这一工具旨在为量化投资研究和实践提供 Alpha 因子自动生成和优化的解决方案。
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AI模型GemmaGithubGoogle开源开源项目机器学习
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neuron_poker - OpenAI Gym德州扑克训练环境 开发强大AI玩家
AI智能体GithubNeuron PokerOpenAI Gym开源项目强化学习德州扑克
Neuron Poker是基于OpenAI Gym的德州扑克AI训练环境。项目提供多种智能代理模型，包括随机策略、equity策略和深度强化学习。通过C++实现的快速equity计算和详细的观察行动空间，开发者可以自定义模型并协作改进，推动扑克AI技术进步。
alphageometry - 无需人类示范的奥林匹克几何问题求解器
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AlphaGeometry是一个创新的几何定理证明系统，能够解决奥林匹克级别的几何问题，无需人类示范。它结合了演绎-归纳推理和大型语言模型，自动构建辅助线并生成严格证明。在IMO-AG-30和JGEX-AG-231测试集上，AlphaGeometry分别解决了25和228个问题，大幅超越传统DDAR方法。项目开源了核心代码，包括DDAR求解器和语言模型推理模块，为几何定理自动证明开辟新路径。
agent-zero - 动态成长的开源AI助手框架
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Agent Zero是一个开源的AI框架，专为个人助理设计。它能动态学习和成长，利用计算机作为工具完成任务。框架特点包括持久记忆、多代理协作、完全透明和可定制。用户可通过提示和沟通来扩展功能。Agent Zero提供实时交互和清晰输出，适用于多种场景。
zero_nlp - 中文NLP训练与应用框架
Githubpytorchzero_nlp中文NLP大模型开源项目模型训练
zero_nlp是基于pytorch和transformers的中文NLP框架，支持从数据处理到模型部署的整个工作流程。它特别适用于处理大数据集、训练和部署多卡串联大模型，支持包括gpt2、clip在内的丰富模型类型，适用于文本分类、生成及多模态处理等多种任务。
kanachan - 挑战顶级日本麻将AI的开源项目
Githubkanachan开源项目日本立直麻将机器学习游戏记录麻将AI
kanachan是一个开源的日本立直麻将AI项目，旨在开发能够挑战现有顶级麻将AI和职业选手的智能体。项目利用雀魂的大规模对局数据，采用端到端学习方法，无需人工特征工程。通过课程式微调策略，kanachan逐步提升AI能力。该项目展示了个人开发者在麻将AI领域的潜力，有望推动麻将AI技术的进步。
Auto-GPT-ZH - GPT-4驱动的自主AI实验探索
Auto-GPTGPT-4Github人工智能实验应用开源项目自主AI
Auto-GPT-ZH是一个基于GPT-4的开源实验项目，展示了AI的自主功能。该系统能自动执行网页开发、商业调查等复杂任务，无需人工干预。项目为AI研究提供实践平台，同时提醒使用者注意其局限性和潜在风险，建议谨慎使用API并遵守相关规定。
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