reinforcement-learning

자율주행 시뮬레이션을 위한 의사결정 지능형 플랫폼

머신러닝 분야의 공통 알고리즘을 캡슐화한 코드 모음. 대부분 Numpy, Pandas, Torch 기반이며 모델 및 알고리즘 이해를 돕거나 커스텀 코드 작성에 활용 가능

RLAnything (ICML 2026) 및 AutoTool (ICML 2026), DemyAgent: LLM 및 에이전트 시나리오를 위한 오픈소스 강화학습

OpenAI gym 기반의 멀티 에이전트 환경 모음입니다.

다중 에이전트 가정 시뮬레이터인 VirtualHome을 실행하기 위한 API입니다.

로봇 학습을 위한 통합 프레임워크

2B 모델에서 멀티모달 '아하 모멘트(Aha Moment)' 탐색

Unitree Go2에 walk-these-ways 프로젝트 배포

Nature Machine Intelligence 게재! 미분 가능한 물리 기반 학습을 활용한 최초의 실제 로봇(쿼드로터)

국립대만대학(NTU) 이홍이(李宏毅) 교수의 '머신러닝(Machine Learning) 2021 Spring' 강의 노트

[ICLR 2026] ReCogDrive: 엔드투엔드 자율 주행을 위한 강화 인지 프레임워크

대규모 전모달 사후 학습을 위한 비동기 강화 학습 엔진

강화학습 관련 논문 모음 (주요 학회 최신 논문 및 고전 논문 포함)

비디오 생성을 위한 강화 학습 논문 모음

[ICML 2026] "Graph-R1: Towards Agentic GraphRAG Framework via End-to-end Reinforcement Learning" 공식 리소스

AAAI 2024 논문: 주요 인공지능 학회에서 발표된 혁신적인 연구 논문 모음. 코드 구현을 통합하여 이해를 돕습니다.

에이전트 역량 스펙트럼 벤치마킹

NeurIPS 2023: Safety-Gymnasium: 통합 안전 강화 학습 벤치마크

Hugging Face transformers의 모든 생성 모델(bloomz-176B/bloom/gpt/bart/T5/MetaICL)에 ChatGPT RLHF(인간 피드백 기반 강화학습) 구현

자율 주행(Carla)을 위한 심층 강화 학습(PPO) [처음부터 구현]

Meta Agents Research Environments는 동적이고 현실적인 시나리오에서 AI 에이전트를 평가하기 위한 포괄적인 플랫폼입니다. 정적 벤치마크와 달리, 이 플랫폼은 새로운 정보가 제공됨에 따라 에이전트가 전략을 조정해야 하는 진화하는 환경을 도입하여 실제 환경의 도전 과제를 반영합니다.

인공지능 리소스(강의, 도구, 앱, 오픈 소스 프로젝트) 큐레이션 목록

[NeurIPS 2025 Spotlight] LLM 후학습(post-training) 스위트 — ReasonFlux, ReasonFlux-PRM, ReasonFlux-Coder 포함.

MuJoCo 초파리 신체 모델 및 이동 강화 학습(RL) 작업

UMI on Legs: 조작 중심의 전신 제어기를 사용하여 조작 정책을 모바일화

CalTech, Columbia, Berkeley, MIT, Stanford에서 제공하는 공개 머신러닝 엔지니어링 강의 큐레이션 목록

다목적 강화 학습 알고리즘 구현체

[CVPR 2025 Highlight] InterMimic: 물리 기반 인간-사물 상호작용을 위한 범용 전신 제어 지향

MetaTrader 5 트레이딩 플랫폼을 위한 범용적이고 유연하며 사용하기 쉬운 시뮬레이터 및 OpenAI Gym 트레이딩 환경 (OpenAI Gym 승인)