katakomba开源项目 – 数据驱动的NetHack基准测试工具

该项目旨在比较人类、GPT-4 和 GPT-4V 在抽象和推理任务上的表现，分析不同智能体在这些任务中的能力差异，为理解和提升AI模型提供数据支持。

Acquire AI是一个AI市场和平台，用户可以发现、购买、构建和出售创新且可扩展的AI项目。它为AI爱好者、开发者和企业提供了一个全面的生态系统，以便探索、获取和协作AI项目。

吴恩达的课程，旨在引导学员完成LLM预训练流程，包括数据准备、模型架构配置、训练和评估。学员将学习如何使用HuggingFace获取训练数据，配置Transformer网络，运行训练并进行性能评估，同时探讨深度升级技术以降低计算成本。

QwQ-32B 是阿里云 Qwen 团队开发的开源推理模型，基于 Qwen 系列，专注于提升 AI 的推理能力。该模型在数学推理和编码任务中表现突出，性能可能与 DeepSeek R1 相当，甚至在某些基准测试中超过 OpenAI 的 o1-mini。模型通过强化学习技术，能够自我检查答案并形成关键“思考习惯”，支持长上下文处理（最多 131,072 tokens）。QwQ-32B 对本地算力要求较低，仅需 4 张 NVIDIA 4090 GPU 即可运行，适合普通企业和开发者使用。

通过强化学习算法，自动玩Pokemon Red，并优化游戏策略，支持自定义训练和测试环境，同时提供数据可视化功能以分析训练结果。

Glue Factory是CVG开发的一个库，用于训练和评估深度神经网络，专注于提取和匹配局部视觉特征。

这是一个综合性列表，涵盖使用大型语言/多模态模型在机器人和强化学习领域的论文，包含论文、代码及相关网站。

Atari 是一个专为 Arcade Learning Environment 设计的强化学习项目，集成了优先经验回放、持续优势学习、引导式双重双 DQN 等先进技术，旨在提升强化学习算法的性能和效率。

flybody是一个用于MuJoCo物理模拟和强化学习应用的果蝇模型，基于Google DeepMind和HHMI Janelia研究中心的相结合的作品，旨在建立果蝇体系生物物理模拟平台。

iRe-VLA Framework 是一个通过在线强化学习（RL）和监督学习（SL）迭代来提升视觉-语言-行动模型（VLA）在机器人控制任务中性能和泛化能力的框架。它兼顾了训练稳定性和计算效率，在多个模拟和真实世界基准测试中表现优异，如MetaWorld、FrankaKitchen和真实世界Panda操作任务。

Diarizers是一个用于微调pyannote说话人辨识模型的库，利用Hugging Face生态系统，提供了便捷的模型训练和评估功能。

该项目提供每周更新的机器学习领域内顶级论文，涵盖多个研究方向，并为用户提供论文摘要和关键点，支持用户提交和推荐优秀论文。

Qlib 是一个开源的、面向人工智能的量化投资平台，旨在利用人工智能技术在量化投资中实现潜力、赋能研究和创造价值。它支持从数据管理到模型训练、回测的完整机器学习流程，涵盖了量化投资的整个链条，包括alpha挖掘、风险建模、组合优化和订单执行。Qlib 支持多种机器学习建模范式，如监督学习、市场动态建模和强化学习，并提供了强大的基础设施来支持量化研究。

Adaptive是一个先进的AI工具，旨在改变企业利用大型语言模型（LLMs）的方式。它提供了一整套工具，通过强化学习技术对开放模型进行微调和部署，增强其性能，确保满足特定的业务需求，同时保护用户隐私。Adaptive特别适合希望通过优化模型适应性、快速推理和基于实时反馈的持续改进来提升生成AI能力的企业。

该团队专注于金融领域的强化学习（RL）和大语言模型（LLM）的应用，提供数据收集和量化分析的工具和资源。

gym-aloha是一个专为ALOHA环境设计的Gymnasium工具包，旨在提高机器人学习和训练的效率和趣味性。它提供了丰富的功能，支持多种任务模式和观测数据，特别适合基于强化学习的机器人训练。

这是一个双层递归卷积网络模型的参考实现，旨在提供灵活的应用支持和优化的性能。