JaxMARL

JaxMARL: Biblioteca de aprendizaje por refuerzo multiagente

Producto ComúnProgramaciónAprendizaje por refuerzoMultiagente

JaxMARL es una biblioteca de aprendizaje por refuerzo multiagente que combina facilidad de uso con rendimiento acelerado por GPU. Admite entornos de aprendizaje por refuerzo multiagente comunes y algoritmos de referencia populares. Su objetivo es proporcionar una biblioteca para la evaluación exhaustiva de métodos de aprendizaje por refuerzo multiagente y su comparación con benchmarks relevantes. Además, introduce SMAX, una versión simplificada del popular entorno de desafío multiagente de StarCraft, que no requiere la ejecución del motor del juego StarCraft II.

Admite entornos de aprendizaje por refuerzo multiagente
Admite diversos algoritmos de referencia
Fácil de usar
Admite aceleración por GPU

Para investigación y desarrollo en aprendizaje por refuerzo multiagente

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Steiner-32b-preview — Steiner es un modelo de razonamiento entrenado con datos sintéticos, diseñado para explorar múltiples rutas de razonamiento y verificarlas de forma autónoma.

NotaGen — NotaGen es un modelo para la generación de música simbólica, que adopta el paradigma de entrenamiento de modelos de lenguaje grande y se centra en la generación de partituras de música clásica de alta calidad.

SWE-RL — Mejora la capacidad de razonamiento de los modelos de lenguaje grande en la evolución de software de código abierto mediante el aprendizaje por refuerzo

MLGym — MLGym es un nuevo marco y punto de referencia para avanzar en la investigación de agentes de IA.

Lienzo Multiagente Abierto — Una interfaz de chat multiagente de código abierto que permite gestionar varios agentes en una conversación dinámica.

VLM-R1 — VLM-R1 es un modelo de lenguaje visual reforzado estable y versátil, enfocado en tareas de comprensión visual.

NovaSky — NovaSky es una plataforma de tecnología de inteligencia artificial centrada en la generación de código y la optimización de modelos de inferencia.

AlphaMaze — AlphaMaze es un modelo de lenguaje decodificador centrado en tareas de razonamiento visual, diseñado para superar las deficiencias de los modelos de lenguaje tradicionales en tareas visuales.

HOMIEtele — HOMIE es un nuevo sistema de teleoperación de robots humanoides que integra la captura de movimiento corporal y un marco de entrenamiento de aprendizaje por refuerzo para lograr tareas de marcha y manipulación precisas.

DeepScaleR-1.5B-Preview — Un gran modelo lingüístico optimizado mediante aprendizaje por refuerzo, centrado en mejorar la capacidad de resolución de problemas matemáticos.

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B es un modelo de lenguaje abierto de gran escala, cuyo rendimiento se ha mejorado mediante aprendizaje por refuerzo.

CUA — CUA es una interfaz universal que permite la interacción con el mundo digital a través de una interfaz gráfica.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B es un modelo de lenguaje de código abierto de alta eficiencia de inferencia, adecuado para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B es un modelo de inferencia de código abierto, especializado en tareas de matemáticas, programación y razonamiento.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B es un modelo de lenguaje de código abierto de alto rendimiento, adecuado para tareas de generación y razonamiento de texto.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B es un modelo de generación de texto de alto rendimiento, adecuado para diversas tareas de inferencia y generación.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B es un modelo de lenguaje abierto de alto rendimiento, adecuado para diversas tareas de generación de texto.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B es un modelo de lenguaje grande optimizado mediante aprendizaje por refuerzo, centrado en la capacidad de razonamiento y diálogo.

PaSa — PaSa es un agente de búsqueda de artículos académicos avanzado impulsado por modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), capaz de tomar decisiones autónomas y obtener resultados precisos.

Kimi k1.5 — Kimi k1.5 es un modelo de lenguaje multimodal ampliado mediante aprendizaje por refuerzo, centrado en mejorar la capacidad de razonamiento y lógica.

DeepSeek-R1-Zero — DeepSeek-R1-Zero es un modelo de inferencia entrenado con aprendizaje por refuerzo a gran escala que ofrece una capacidad de razonamiento excepcional sin necesidad de ajuste fino supervisado.

DeepSeek-R1 — DeepSeek-R1 es un modelo de inferencia de alto rendimiento que admite múltiples idiomas y tareas, adecuado para aplicaciones de investigación y comerciales.

RLLoggingBoard — Una herramienta para visualizar el proceso de entrenamiento de retroalimentación humana de aprendizaje por refuerzo (RLHF), que ayuda a comprender y depurar en profundidad.

modelos-llm-autoadaptables — Un marco de modelos de lenguaje extenso (LLM) autoadaptable que se ajusta en tiempo real a tareas no vistas.

Eurus-2-7B-PRIME — Modelo de lenguaje de 7B parámetros entrenado con el método PRIME, diseñado para mejorar la capacidad de razonamiento.

PRIME-RL — PRIME mejora la capacidad de razonamiento de los modelos de lenguaje mediante el refuerzo del aprendizaje por refuerzo implícito.

Orquesta — Marco de trabajo para equipos multiagente y canalizaciones de tareas impulsadas por IA

GLM-Zero-Preview — Modelo de inferencia profunda de Zhipu, especializado en lógica matemática y razonamiento de código.

HuatuoGPT-o1 — Modelo de lenguaje grande para razonamiento complejo en el ámbito médico