MuJoCo是一个高性能物理引擎，专注于机器人、生物学、图形动画和机器学习等领域，旨在帮助开发者提升产品开发体验。它提供了高效的物理模拟和丰富的API，支持多种机器人和生物体模型，适合进行各种复杂的物理仿真任务。
一个开源项目，旨在实现 OpenAI O1 模型系列的简化版本，专注于通过链式思维和强化学习解决算术问题。该项目结合了最新的技术，使得用户能够更加高效地解决算术问题，并且通过强化学习不断提升模型的表现。
LeRobot 是一个端到端的训练框架，专注于真实世界的机器人技术，通过 PyTorch 提供模型、数据集和工具，旨在降低机器人技术的准入门槛，使研究者和开发者能够更轻松地开发和测试机器人应用。
K-Scale Sim是一个简单高效的库，专为在MJX和MuJoCo中训练仿人类运动而设计，支持强化学习代理的训练和评估，提供快速原型设计、环境规范和超参数调整功能，同时通过Weights & Biases跟踪和记录训练结果。
SimPO 通过将强化学习转变为有监督的成对损失，提供了一种新的方法来处理序列生成任务。
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。
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。
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。
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。
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。
LISA（Learning Interpretable Skill Abstractions）旨在通过强化学习任务来学习可解释的技能抽象，从而提高模型的可解释性。
flowRL是一个利用强化学习优化用户体验的UI个性化平台。通过集成我们的AI模型，您可以根据用户交互自动调整界面，以最大化您选择的目标指标。
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。
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。
这是一个根据领域分类的元学习论文列表，提供全面的文献分类、便捷的导航和最新研究的定期更新。用户还可以贡献建议和新论文。
一个包含与LLM系统相关论文的资源列表，旨在为研究人员和开发者提供参考资料，汇集了最新的研究成果，方便用户浏览和查找特定主题的论文。
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