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강화학습을 위한 Python 라이브러리

통합 멀티모달 모델 강화 학습을 위한 프레임워크 UniRL

🦁 JAX에서 다중 에이전트 강화 학습의 빠른 실험을 위한 연구 친화적인 코드베이스

Multi-Agent Resource Optimization (MARO) 플랫폼은 실제 리소스 최적화 문제를 해결하기 위한 Reinforcement Learning as a Service (RaaS) 구현체입니다.

UniLab: GPU 중심 패러다임을 넘어선 로봇 RL을 위한 이기종 아키텍처

확산 모델(Diffusion model) 주제 학습을 위한 핵심 논문 및 블로그 요약. 발표된 모든 확산 로보틱스 논문의 상세 목록.

학습 기반 제어 및 RL을 위한 PyBullet CartPole 및 Quadrotor 환경 (CasADi 심볼릭 사전 동역학 포함)

Decision Transformer 리소스 모음 (지속적으로 업데이트됨)

👉 자습서, 블로그, 코드 등 CARLA 리소스 https://github.com/carla-simulator/carla

텐센트의 왕자영요 AI 오픈 환경

조합 최적화(CO)를 위한 강화학습(RL) 관련 모든 기능을 제공하는 PyTorch 라이브러리

Deep Reinforcement Learning 관련 유용한 리소스 모음

Transformers는 샘플 효율적인 월드 모델임. ICLR 2023 상위 5% 선정

Tien Kung-Lab: 보행 로봇을 위한 Direct IsaacLab 워크플로

🕹️ JAX 기반의 확장 가능한 다양한 강화 학습 환경 모음

드 노보(de novo) 설계, 스캐폴드 호핑, R-그룹 교체, 링커 설계 및 분자 최적화를 위한 AI 분자 설계 도구

[CoRL 2024] HumanPlus: 휴머노이드 섀도잉 및 인간 모방 학습

JAX를 활용한 멀티 에이전트 강화학습

통합 강화 학습 프레임워크

머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI, NLP 및 데이터 과학을 아우르는 고품질 AI 도구, API, 데이터셋 및 학습 리소스 모음입니다. 개발자, 연구자 및 크리에이터가 AI를 활용해 더 빠르게 개발할 수 있도록 돕습니다.

Contextual Bandits 알고리즘의 Python 구현체

LLM, VLM, VLA, AIGC 관련 데이터셋 및 애플리케이션을 다루는 우수한 공개 프로젝트 모음

안전한 강화 학습 베이스라인을 위한 저장소

멋진 NVIDIA Isaac Gym 프레임워크, 논문, 소프트웨어 및 리소스 모음

대형 언어 모델의 온폴리시 증류(OPD)를 위한 논문, 기술 보고서, 프레임워크 및 도구 모음

MobileGym: 모바일 GUI 에이전트 연구를 위한 검증 가능하고 고도로 병렬화된 시뮬레이션 플랫폼 · 브라우저에서 실행되는 안드로이드 시뮬레이터 · Browser-hosted Android Simulator · 검증 가능한 평가 · 확장 가능한 온라인 RL 학습

BFM_Zero: 비지도 강화 학습을 활용한 휴머노이드 제어용 프롬프트 기반 행동 파운데이션 모델

Julia의 MDP 및 POMDP - 이산 및 연속 공간에서 완전 및 부분 관측 가능한 마르코프 결정 과정을 정의, 해결 및 시뮬레이션하기 위한 인터페이스입니다.

PyBullet 물리 엔진과 gymnasium을 기반으로 하는 로보틱스 환경 세트.

자율 에이전트 구축에 관한 최신 논문 모음. RL 기반 및 LLM 기반 에이전트 주제 포함.