DeepSeek R1 représente une percée significative dans l'intelligence artificielle, offrant une performance de premier ordre dans les tâches de raisonnement, de mathématiques et de codage. Utilisant une architecture complexe MoE (Mixture of Experts) avec 37B de paramètres activés et 671B de paramètres totaux, DeepSeek R1 met en œuvre des techniques avancées d'apprentissage par renforcement pour atteindre des références de pointe. Le modèle offre des performances robustes, y compris 97,3% de précision sur MATH-500 et un classement au 96,3ème percentile sur Codeforces. Sa nature open-source et ses options de déploiement peu coûteuses le rendent accessible à un large éventail d'applications.

Le projet mario-ai propose une pipeline complète pour développer des agents IA afin de maîtriser Super Mario Bros. en utilisant la neuroévolution. En intégrant une implémentation NEAT basée sur Python avec l’environnement OpenAI Gym SuperMario, il permet aux utilisateurs de définir des critères de fitness, des taux de mutation, et des topologies de réseaux personnalisés. Pendant l’entraînement, le framework évalue des générations de réseaux neuronaux, sélectionne les génomes performants, et fournit une visualisation en temps réel du jeu et de l’évolution du réseau. De plus, il supporte la sauvegarde et le chargement de modèles entraînés, l’exportation des meilleurs génomes, et la génération de rapports détaillés de performance. Chercheurs, éducateurs et amateurs peuvent étendre le code à d’autres environnements de jeux, expérimenter avec des stratégies évolutionnaires, et benchmarker le progrès de l’apprentissage IA à travers différents niveaux.