Pacman AIは、古典的なPacmanゲームのための完全なPythonベースの環境とエージェントフレームワークを提供します。プロジェクトは、Q学習と価値反復の主要な強化学習アルゴリズムを実装しており、コイン収集、迷路ナビゲーション、ゴースト回避の最適なポリシーを学習させることができます。ユーザーはカスタム報酬関数を定義し、学習率、割引因子、探索戦略などのハイパーパラメータを調整できます。フレームワークは、メトリクスの記録、パフォーマンスの可視化、および再現性のある実験セットアップをサポートします。拡張が容易に設計されており、研究者や学生が新しいアルゴリズムや深層学習に基づく学習手法を統合し、Pacmanドメイン内のベースライングリッドベースの方法と比較できるようになっています。

GameGen-Xは、魅力的なオープンワールドビデオゲームを生成するために、二段階のトレーニングプロセスを利用する最先端のAIツールです。第一段階、基礎事前訓練では、テキストからビデオへの生成とビデオの継続技術を使用してOGameDataデータセットでモデルを訓練します。第二段階、指導調整では、InstructNetを使用してモデルを微調整し、リアルタイムインタラクティブコンテンツ生成を可能にします。RPG、FPS、レーシングゲームなどからの32,000以上の厳選されたゲーム映像クリップにパワーされたGameGen-Xは、ユーザーが多様で没入型のゲーム環境を手軽に生成できるようにします。

AIpacmanは、AI実験のためのパックマンゲーム環境をシミュレートするオープンソースのPythonプロジェクトです。ユーザーは、内蔵されたエージェントから選択するか、DFS、BFS、A*、UCSなどの探索アルゴリズム、MinimaxとAlpha-Beta剪定、Expectimaxによる敵対的手法、またはQ-学習のような強化学習技術を用いてカスタムエージェントを実装できます。このフレームワークは、設定可能な迷路、パフォーマンスロギング、エージェントの意思決定の視覚化、マッチの実行とスコアの比較のためのコマンドラインインターフェースを提供します。教育、研究ベンチマーク、趣味のAI・ゲーム開発プロジェクトを促進するために設計されています。