google-deepmind

此仓库包含实现和示例代码，配合 DeepMind 发表的研究使用

具备接触的多关节动力学，通用物理模拟器。

AlphaFold 2 的开源代码

基于 TensorFlow 的神经网络库。

AlphaFold 3 推理管线。

星际争霸 II 学习环境

Gemma 开源权重 LLM 库，来自 Google DeepMind

OpenSpiel 是一个环境与算法集合，用于一般强化学习研究以及游戏中的搜索/规划

Google DeepMind 的软件堆栈，用于物理模拟与强化学习环境，采用 MuJoCo

一个强化学习元件与代理的库

由 Google DeepMind 策划的 MuJoCo 物理引擎高质量模型集合

基于 JAX 的神经网络库

GDM Science Skills 可通过更好的接地性与更高的 Token 效率，加速 Agent 科学工作流程。整合 AlphaGenome、AFDB、UniProt 及 30 多个其他数据库与工具的洞察。

在 JAX 中实现的 蒙特卡洛树搜索。

Optax 是 JAX 的梯度处理与优化库

一个用于 GPU 加速机器人学习与仿真到真实（sim-to-real）转移的开源库。

此 API 提供以编程方式访问由 Google DeepMind 开发的 AlphaGenome 模型。

追踪任意点 (TAP)

此数据集代码可生成数学问答对，涵盖约学校程度难度的各种题型。

使用 MuJoCo 与预测控制进行实时行为合成

一个用于生成式社会模拟的库。

bsuite 是一套精心设计的实验集合，旨在研究强化学习 (RL) 智能体的核心能力

针对 NVIDIA 硬件设计的 MuJoCo 物理模拟器 GPU 优化版本。

在 Android 设备上进行 RL 研究。

Lean 中猜想的形式化陈述集合。

Dramatron 使用大型语言模型来生成连贯的剧本。

用于处理嵌套数据结构的库

一个用于管理机器学习实验的平台。

多智能体强化学习的测试情境套件。

用于从头开始（ab-initio）电子结构计算的 Fermionic Neural Network 实现

AlphaGenome 配套的研究代码

Reverb 是一个为机器学习研究而设计的高效且易于使用的资料储存与传输系统

“Large Language Models as Optimizers” 的官方代码

Nature 期刊论文“探索最先进的强化学习算法”之配套代码。

TORAX：基于 JAX 的托卡马克（Tokamak）输运模拟。

评测大型语言模型中的长文本事实准确性。我们论文“Long-form factuality in large language models”的原始代码。

来自 Google DeepMind 的开放权重语言模型，基于 Griffin。

关于基于嵌入检索的理论局限性

无需搜索的大师级国际象棋

TIPSv2 (CVPR'26) 与 TIPS (ICLR'25)

用于计算分割任务中基于表面距离性能指标的库。

基于 JAX 的极简且可扩展的研究代码库，专为 LLM 与其他自回归模型的前沿研究快速迭代而设计。

DQN Zoo 是 DeepMind 开发的强化学习代理参考实现集合，基于 Deep Q-Network (DQN) 代理。