reinforcement-learning

Vowpal Wabbit은 온라인 학습, 해싱, allreduce, reductions, learning2search, 액티브 및 인터랙티브 학습 등의 기법으로 머신러닝의 한계를 넓히는 머신러닝 시스템입니다.

스타크래프트 II 학습 환경

PaLM 아키텍처 기반의 RLHF(인간 피드백 기반 강화학습) 구현. 기본적으로 PaLM을 사용한 ChatGPT와 유사함

직관을 바탕으로 수학, 컴퓨팅, ML을 다루는 파격적인 교과서를 통해 뛰어난 AI/ML 연구원/엔지니어되기

멀티모달 머신러닝 연구 주제를 위한 독서 목록

OpenAI o1 🍓 및 추론 기법에 중점을 둔 LLM 논문, 블로그, 프로젝트 모음

실전 강화 학습 강좌

🔬 금융 시장의 유용한 LLM 및 딥러닝 전략과 도구 모음

Mooncake은 Moonshot AI가 제공하는 선도적인 LLM 서비스 Kimi의 서빙 플랫폼입니다.

유용한 자기지도 학습 방법 모음

강화학습 성능 향상

강화된 VLM을 통한 시각적 이해 해결

LLM을 위한 강화 학습의 대중화

LLM 기반 Agent 애플리케이션을 위한 RL 브리지. 간단하고 유연하게 구현되었습니다.

OpenSpiel은 일반 강화학습 및 게임 내 탐색/계획 연구를 위한 환경 및 알고리즘 모음입니다.

STEM, 코딩 및 로봇 공학 교육, IoT 로봇 애플리케이션, AI 강화 로봇 애플리케이션 서비스, 연구, DIY 로봇 키트 개발에 적합한 Boston Dynamics 스타일의 4족 보행 로봇을 개발하기 위한 오픈 소스 4족 보행 로봇 펫 프레임워크입니다.

초대형 MoE 모델을 위해 구축된 차세대 학습 엔진

심층 강화 학습(Deep Reinforcement Learning) 나노degree 프로그램 저장소

EasyR1: veRL 기반의 효율적이고 확장 가능한 멀티모달 RL 학습 프레임워크

PyTorch로 처음부터 단계별로 추론 LLM 구현하기

이 저장소는 Hugging Face Deep Reinforcement Learning Course를 포함합니다.

🌟100개 이상의 오리지널 LLM / RL 원리 다이어그램📚, '대형 모델 알고리즘' 저자의 역작!💥 (100개 이상의 LLM/RL 알고리즘 맵)

인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)을 통한 언어 모델 분산 학습 리포지토리

RLinf: 체화 및 에이전트 AI를 위한 강화학습 인프라

MuJoCo를 사용하는 물리 기반 시뮬레이션 및 강화학습 환경을 위한 Google DeepMind의 소프트웨어 스택

[ICML 2021] DouZero: 셀프 플레이 심층 강화학습을 통한 斗地主(두지주) 마스터하기 | 두지주 AI

모든 프레임워크와 게임에 적용 가능한 AlphaZero 기반의 깔끔한 구현체 + 튜토리얼 + 오델로/오목/틱택토/네트워크4 등 포함

인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF) 리소스 모음 (지속 업데이트)

대규모 병렬 심층 강화학습. 🔥

🚀 기초 RL 개념부터 LLM 정렬, RLVR, 고급 Agentic 시스템까지의 간극을 메우는 오픈소스 실습 커리큘럼