iRe-VLA Framework论文 – 提升机器人控制任务的VLA模型

s2protocol-rs 是一个基于 Rust 语言和 nom 解析库的星际争霸2回放文件解析工具。它能够高效地解析星际争霸2的回放文件，并提取详细的游戏事件和数据。该项目支持最新的星际争霸2协议版本，具有高性能和低内存占用的特点，适用于各种回放文件的分析和研究。

katakomba是一个专为NetHack游戏设计的数据驱动的基准测试工具，提供超过30个标准化数据集，并支持多种基于循环的离线强化学习基线模型，旨在促进研究和开发中的基准测试。

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。

critic-rl是一个通过强化学习教语言模型学会批判的项目，旨在让AI模型在无人监督下自我提升。该项目显著提升了语言模型在代码生成等任务中的表现，并具有模型无关性，适用于多种模型和任务。

CivRealm是一个基于开源游戏Freeciv-web的学习和推理环境，提供了基于强化学习和语言模型的决策智能体接口，以及训练和评估工具和基线模型，旨在成为复杂环境中学习和推理代理的测试平台。

Carve3D项目旨在通过强化学习微调，提高扩散模型在多视图重建中的一致性，适用于3D模型生成和场景视觉一致性的改善。

JAX是由Google开发的开源数值计算库，专为研究者和开发者设计，结合了数值计算和机器学习。它支持自动微分与硬件加速，在Transformer模型训练中性能较PyTorch提升30%，广泛应用于AlphaFold等前沿研究。JAX通过XLA编译器优化计算图，支持并行计算和动态控制流，使代码既高效又灵活。

Text2Graph-R1 是一个开源项目，旨在复制 DeepSeek R1 的文本到图结构的提取训练方案。该项目基于 GRPO（Guided Reward Policy Optimization）强化学习技术，通过多阶段训练流程（包括数据生成、监督训练和强化学习）优化模型从非结构化文本中提取结构化信息的能力。项目特别强调通过多种奖励机制（如格式奖励、JSON有效性奖励和F1奖励）提升输出质量，并支持零样本图结构提取任务。

rs是一个基于JAX的随机搜索实现，专为运动任务设计，能够高效地利用MuJoCo XLA (MJX)进行训练，支持多种运动环境，便于研究和实验。

H2O是一个基于强化学习的human-to-humanoid实时全身远程操作框架，旨在通过使用大型人体运动数据集进行可扩展的重定向和训练，使得用户只需一个RGB摄像头即可操作全尺寸的人形机器人，从而释放类人机器人的认知技能和适应性潜力。

Vision-R1是首个探索如何有效利用强化学习（RL）提升多模态大语言模型（MLLM）推理能力的项目。通过冷启动初始化和RL训练，该项目显著提升了模型的推理能力，并仅用7B参数实现了与70B+参数模型相当的性能。此外，Vision-R1还提供了完整的推理流程和代码，助力研究者快速上手。

知识增强规划系统，旨在为基于LLM的智能Agent提供支持，通过创建广泛的行动知识库，将特定任务相关的行动规划知识整合起来，并将这些知识转化为文本，使模型能够深入理解和利用这些知识来生成行动轨迹。

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。

DeepSeek R1 是一个从零开始构建的高效推理模型项目。它使用 Qwen 作为基础模型，通过 GRPO 算法进行初步训练，并结合 Supervised Fine-Tuning (SFT) 和改进的强化学习方法，显著提升了模型的推理能力和语言一致性。项目提供了全流程的代码实现、详细的训练过程描述和手绘流程图，使得即使是初学者也能轻松上手。

康奈尔大学的Applied Machine Learning课程的执行课程笔记和幻灯片（2024年秋季版），讲授机器学习、数据挖掘和信号处理中的关键概念。