NVIDIA Isaac Gym

Awesome Isaac Gym 是一个精心整理的 NVIDIA Isaac Gym 相关框架、论文、软件和资源列表，旨在帮助机器人学习和强化学习研究。它提供了丰富的学习材料和视频教程，支持多种强化学习框架，以加速机器人开发。

Eureka是一个程序，能够自动生成算法来训练机器人，使它们能够更快地学习复杂的技能。生成的奖励程序在超过80%的任务上表现优于由专家编写的人工程序。

Aerial Gym Simulator 提供了用于训练四旋翼平台在复杂障碍物环境中学习飞行和导航的高性能仿真环境，基于NVIDIA Isaac Gym构建，支持用户自定义场景和多个训练算法。

Magi是一个基于JAX的强化学习库，支持多种算法并提供灵活的环境接口，易于扩展和自定义，集成了评估和可视化工具。

DodgeDrone是一个旨在开发和比较基于视觉的灵活飞行算法的项目，参与了2022年国际机器人与自动化会议（ICRA）的竞赛。该项目专注于无人机的高效路径规划和避障能力，旨在提升无人机在动态环境中的飞行表现。

ZenBytes是一个关于如何通过ZenML及其各种集成来实现MLOps的简单指南，提供全面的教程和文档，支持多种机器学习框架和工具，帮助数据科学家和工程师更好地协作和部署机器学习模型。

Agoge-ai是一个基于AI的沟通培训平台，专为个人和销售人员设计。它利用OpenAI的最新GPT-4技术，提供一个动态交互环境，让用户通过模拟对话来提升沟通能力。该应用采用先进的自然语言处理技术，生成实时、上下文相关的回应，使用户能够体验多样化的对话场景，并获得即时、可操作的反馈，从而有效地改进对话策略。

Collie是一个多功能的AI模型训练与部署框架，旨在简化机器学习模型的开发和管理过程。它基于PyTorch，结合了DeepSpeed和MegatronLM，避免使用复杂的外部库，并提供用户友好的接口和多种内置工具。

用JAX/Flax训练的SmolLM风格语言模型，能在有限的计算资源下高效预训练，快速达到较高性能。该项目专注于利用现代深度学习框架JAX和Flax，提供灵活的训练选项，并优化资源使用，使其适合在计算资源受限的环境中进行实验和开发。

高效的机器人仿真项目，能够在复杂高保真环境中进行模拟，帮助机器人更好地学习和执行任务。

基于PyTorch的易于使用的增强学习框架，通过Lightning Fabric加速。该框架旨在提供一个简单且可扩展的强化学习算法框架，同时解耦强化学习算法与环境，使其能与任何环境一起使用。