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Sujet · reinforcement-learning

reinforcement-learning

Dépôts open source suivis étiquetés reinforcement-learning, triés par étoiles.

304 dépôts
  • vowpal_wabbit@VowpalWabbit

    Vowpal Wabbit est un système d'apprentissage automatique qui repousse les limites du domaine grâce à des techniques telles que l'apprentissage en ligne, le hachage, allreduce, les réductions, learning2search, ainsi que l'apprentissage actif et interactif.

    8 708+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • pysc2@google-deepmind

    Environnement d'apprentissage pour StarCraft II.

    8 309+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • PaLM-rlhf-pytorch@lucidrains

    Implémentation de RLHF (Apprentissage par renforcement à partir de rétroaction humaine) basée sur l'architecture PaLM. En somme, un équivalent de ChatGPT utilisant PaLM.

    7 866-2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • maths-cs-ai-compendium@HenryNdubuaku

    Devenez un chercheur/ingénieur IA/ML chevronné avec ce manuel non conventionnel couvrant les mathématiques, l'informatique et le ML par l'intuition.

    7 400+28Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Liste de lecture pour les sujets de recherche en apprentissage automatique multimodal.

    6 926+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Une collection d'articles, de blogs et de projets sur les LLM, avec un accent sur OpenAI o1 🍓 et les techniques de raisonnement.

    6 902+3Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Practical_RL@yandexdataschool

    Un cours sur l'apprentissage par renforcement en conditions réelles

    6 566+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Une liste organisée de LLM, stratégies et outils de deep learning pour le marché financier.

    6 475+31Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Mooncake@kvcache-ai

    Mooncake est la plateforme de service pour Kimi, un service LLM de premier plan fourni par Moonshot AI.

    6 470+70Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Liste organisée de méthodes d'auto-apprentissage (self-supervised) de référence.

    6 414+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • PufferLib@PufferAI

    Amélioration de l'apprentissage par renforcement.

    6 321+15Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • VLM-R1@om-ai-lab

    Résoudre la compréhension visuelle avec des VLM renforcés

    6 018+3Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • rllm@rllm-org

    Démocratiser l'apprentissage par renforcement pour les LLM

    5 813+9Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • AReaL@areal-project

    Le pont RL pour les applications d'agents basées sur LLM. Simple et flexible.

    5 712+16Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • open_spiel@google-deepmind

    OpenSpiel est une collection d'environnements et d'algorithmes destinés à la recherche en apprentissage par renforcement général, ainsi qu'à la recherche et à la planification dans les jeux.

    5 452+15Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Un framework de robot quadrupède open source pour développer des robots à quatre pattes de style Boston Dynamics, idéal pour l'éducation STEM, la robotique, l'IoT, les services d'IA appliquée, la recherche et le développement de kits de robotique DIY.

    5 246+26Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • xtuner@InternLM

    Un moteur d'entraînement de nouvelle génération conçu pour les modèles MoE ultra-larges

    5 188+5Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • deep-reinforcement-learning@udacity

    Dépôt pour le programme Nanodegree en Deep Reinforcement Learning

    5 176+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • EasyR1@hiyouga

    EasyR1 : un framework d'entraînement RL multimodal, efficace et évolutif, basé sur veRL.

    5 141+11Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • reasoning-from-scratch@rasbt

    Implémenter un LLM de raisonnement en PyTorch à partir de zéro, étape par étape.

    5 138+67Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • deep-rl-class@huggingface

    Ce dépôt contient le cours d'apprentissage par renforcement profond de Hugging Face.

    5 006+10Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • LLM-RL-Visualized@changyeyu

    🌟 100+ schémas originaux sur les LLM / RL 📚, présentés par l'auteur de « Algorithmes de grands modèles » ! 💥

    4 838+16Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • trlx@CarperAI

    Un dépôt pour l'entraînement distribué de modèles de langage avec RLHF (Reinforcement Learning via Human Feedback).

    4 754-1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • RLinf@RLinf

    RLinf : Infrastructure d'apprentissage par renforcement pour l'IA incarnée et agentique.

    4 705+44Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • dm_control@google-deepmind

    Pile logicielle de Google DeepMind pour la simulation physique et les environnements d'apprentissage par renforcement, utilisant MuJoCo.

    4 681+9Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • DouZero@kwai

    [ICML 2021] DouZero : Maîtriser le DouDizhu avec l'apprentissage par renforcement profond en auto-jeu | IA pour DouDizhu.

    4 659+7Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • alpha-zero-general@suragnair

    Une implémentation propre basée sur AlphaZero pour n'importe quel jeu dans n'importe quel framework + tutoriel + Othello/Gobang/TicTacToe/Connect4 et plus.

    4 512+6Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • awesome-RLHF@opendilab

    Une liste organisée de ressources sur l'apprentissage par renforcement à partir de rétroaction humaine (mise à jour continue).

    4 424+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • ElegantRL@AI4Finance-Foundation

    Apprentissage par renforcement profond massivement parallèle.

    4 359+4Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • hands-on-modern-rl@walkinglabs

    Un programme open-source pratique pour faire le pont entre les concepts de base de l'apprentissage par renforcement (RL) et l'alignement des LLM, RLVR et les systèmes d'agents avancés.

    4 199+69Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
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