rl
Repositórios de código aberto acompanhados marcados com rl, ordenados por estrelas.
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MobileGym: Uma plataforma de simulação verificável e altamente paralela para pesquisa de agentes de GUI móveis · Simulador Android executado no navegador · Simulador Android hospedado no navegador · Avaliação Verificável · Treinamento RL online escalável
★ 786+10Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #32
Pacote contrib para Stable-Baselines3 - Código experimental de aprendizado por reforço (RL).
★ 736+5Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #33
Uma lista selecionada de artigos sobre busca em árvore de Monte Carlo com implementações.
★ 715+1Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #34
Plataforma de pesquisa de IA para aprendizado por reforço a partir de imagens panorâmicas reais.
★ 713+1Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #35
Repositório oficial para DR Tulu: Aprendizado por Reforço com Rubricas em Evolução para Pesquisa Profunda
★ 704+4Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #36
Implementação de algoritmos de Reinforcement Learning Inverso (IRL) em Python/Tensorflow. Deep MaxEnt, MaxEnt, LPIRL
★ 681+2Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #37
Simulador de Hearthstone usando C++ com aprendizado por reforço
★ 680+1Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #38
BenchMARL é uma biblioteca para benchmark de Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL). O BenchMARL permite comparar rapidamente diferentes algoritmos, tarefas e modelos de MARL, mantendo-se sistematicamente fundamentado em seus dois principais pilares: reprodutibilidade e padronização.
★ 656+2Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #39
Últimos avanços em raciocínio de cadeia de pensamento longa (Long Chain-of-Thought)
★ 647-1Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #40
[NeurIPS 2022] 🛒WebShop: Rumo à interação web escalável no mundo real com agentes de linguagem baseados em solo
★ 589+3Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #41
Implementações de ROS2-Control para robôs quadrúpedes, incluindo sim2real
★ 567+3Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #42
Meta Agents Research Environments é uma plataforma abrangente projetada para avaliar agentes de IA em cenários dinâmicos e realistas. Ao contrário de benchmarks estáticos, esta plataforma introduz ambientes em evolução onde os agentes devem adaptar suas estratégias à medida que novas informações se tornam disponíveis, espelhando os desafios do mundo real.
★ 551+3Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #43
Implementações de algoritmos de Aprendizado por Reforço Multi-Objetivo.
★ 533+1Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #44
DeepThinkVLA: Aprimorando a capacidade de raciocínio de modelos de visão-linguagem-ação
★ 529+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #45★ 506+1Variação de estrelas nos últimos 7 dias
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Official implementation of GDPO: Group reward-Decoupled Normalization Policy Optimization for Multi-reward RL Optimization
★ 501—Variação de estrelas nos últimos 7 dias