JaxMARL

JaxMARL – Eine Bibliothek für Multi-Agenten-Verstärkungslernen

Normales ProduktProgrammierungVerstärkungslernenMulti-Agenten

JaxMARL ist eine Bibliothek für Multi-Agenten-Verstärkungslernen, die Benutzerfreundlichkeit und GPU-beschleunigte Leistung vereint. Sie unterstützt gängige Umgebungen für Multi-Agenten-Verstärkungslernen und populäre Benchmark-Algorithmen. Ziel ist es, eine umfassende Bibliothek zur Evaluierung von Methoden des Multi-Agenten-Verstärkungslernens und zum Vergleich mit relevanten Benchmarks bereitzustellen. Zusätzlich beinhaltet sie SMAX, eine vereinfachte Version der beliebten StarCraft Multi-Agenten-Herausforderungsumgebung, ohne dass die StarCraft II-Spielengine ausgeführt werden muss.

Unterstützung von Umgebungen für Multi-Agenten-Verstärkungslernen
Unterstützung verschiedener Benchmark-Algorithmen
Benutzerfreundlichkeit
GPU-Beschleunigung

Zur Forschung und Entwicklung im Bereich Multi-Agenten-Verstärkungslernen

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JaxMARL — JaxMARL – Eine Bibliothek für Multi-Agenten-Verstärkungslernen

Programmierung

•Verstärkungslernen•Multi-Agenten

108

NotaGen — NotaGen ist ein Modell zur Generierung von Notenmusik, das auf dem Trainingsparadigma großer Sprachmodelle basiert und sich auf die Generierung hochwertiger klassischer Noten konzentriert.

Musik

•Musikgenerierung•Großes Sprachmodell

Open Multi-Agent Canvas — Eine Open-Source-Schnittstelle für Multi-Agenten-Chats, die die Verwaltung mehrerer Agenten in einem dynamischen Dialog ermöglicht.

Programmierung

•Multi-Agenten•Open Source

120

CUA — CUA ist eine universelle Schnittstelle, die eine interaktive grafische Benutzeroberfläche für die digitale Welt bietet.

Weltweit beliebt

•KI•Multimodal

390

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B ist ein leistungsstarkes Textgenerierungsmodell, das für verschiedene Inferenz- und Generierungsaufgaben geeignet ist.

Programmierung

•Natürliche Sprachverarbeitung•Textgenerierung

4698

Eurus-2-7B-PRIME — Ein 7B-Parameter-Sprachmodell, trainiert mit der PRIME-Methode und speziell für die Verbesserung der Inferenzfähigkeit entwickelt.

Programmierung

•Verstärkungslernen•Inferenzfähigkeit

PRIME-RL — PRIME verbessert das Online-Verstärkungslernen durch implizite Belohnungen und steigert so die Inferenzfähigkeit von Sprachmodellen.

Programmierung

•Verstärkungslernen•Inferenzfähigkeit

PARTNR — Benchmark für Multi-Agenten-Taskplanung und -Inferenz

Andere

•KI•Multi-Agenten

llama-agents — Asynchron priorisiertes Framework für Multi-Agenten-Systeme

Programmierung

•Multi-Agenten•Asynchron

138

RL4VLM — Feinabstimmung eines großen visuellen Sprachmodells mittels Verstärkungslernen als Entscheidungsagent

Programmierung

•Verstärkungslernen•Visuell-Sprachmodell

300

LeRobot — Stellt modernste Machine-Learning-Modelle, Datensätze und Tools für reale Roboter bereit.

Programmierung

•Machine Learning•Verstärkungslernen

1266

Eureka — Algorithmus zur Belohnungsgestaltung auf menschlichem Niveau, implementiert durch die Kodierung großer Sprachmodelle.

Programmierung

•Belohnungsdesign•Verstärkungslernen

522

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JaxMARL — JaxMARL – Eine Bibliothek für Multi-Agenten-Verstärkungslernen

NotaGen — NotaGen ist ein Modell zur Generierung von Notenmusik, das auf dem Trainingsparadigma großer Sprachmodelle basiert und sich auf die Generierung hochwertiger klassischer Noten konzentriert.

Open Multi-Agent Canvas — Eine Open-Source-Schnittstelle für Multi-Agenten-Chats, die die Verwaltung mehrerer Agenten in einem dynamischen Dialog ermöglicht.

CUA — CUA ist eine universelle Schnittstelle, die eine interaktive grafische Benutzeroberfläche für die digitale Welt bietet.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B ist ein leistungsstarkes Textgenerierungsmodell, das für verschiedene Inferenz- und Generierungsaufgaben geeignet ist.

Eurus-2-7B-PRIME — Ein 7B-Parameter-Sprachmodell, trainiert mit der PRIME-Methode und speziell für die Verbesserung der Inferenzfähigkeit entwickelt.

PRIME-RL — PRIME verbessert das Online-Verstärkungslernen durch implizite Belohnungen und steigert so die Inferenzfähigkeit von Sprachmodellen.

PARTNR — Benchmark für Multi-Agenten-Taskplanung und -Inferenz

llama-agents — Asynchron priorisiertes Framework für Multi-Agenten-Systeme

RL4VLM — Feinabstimmung eines großen visuellen Sprachmodells mittels Verstärkungslernen als Entscheidungsagent

LeRobot — Stellt modernste Machine-Learning-Modelle, Datensätze und Tools für reale Roboter bereit.

ReFT — ReFT: Verbesserte Inferenzfähigkeit für große Sprachmodelle

Papagei — Mehrziel-Verstärkungslernrahmen für die Text-zu-Bild-Generierung

AXLearn — Einheitliches Deep-Learning-Trainingsframework

Eureka — Algorithmus zur Belohnungsgestaltung auf menschlichem Niveau, implementiert durch die Kodierung großer Sprachmodelle.