Open source проекты по теме «reinforcement-learning»

Инструментарий с открытым исходным кодом от Unity, который позволяет обучать AI-агентов с помощью обучения с подкреплением и имитационного обучения в игровых и симуляционных средах.

Краткое введение в обучение с подкреплением с реализациями на PyTorch алгоритмов от MC до PPO.

Преобразует любые Agent Skill в готовые для RL терминальные задачи в формате Harbor, планируя и создавая их с помощью агентов Codex.

ASPIRE — исследовательский фреймворк, в котором агенты-программисты итеративно создают и совершенствуют сенсомоторные навыки для роботизированных манипуляций в симуляции и на реальных роботах.

Универсальный фреймворк для рекурсивного самоулучшения в исправлении кода, работе с GUI и планировании лабораторных экспериментов на основе предсказаний world model и обратной связи от взаимодействия.