gym-multigrid
0 Отзывыgym-multigrid — это библиотека на Python, расширяющая OpenAI Gym с помощью сред многокомнатных сеточных миров. Она позволяет исследователям проводить бенчмаркинг и разрабатывать агентов обучения с подкреплением для задач навигации, исследования и семантики. Пользователи могут выбрать предопределённые макеты или создавать пользовательские сеточные карты с объектами, дверями и замками. Пакет поддерживает полную или частичную наблюдаемость, гибкие пространства действий и бесшовную интеграцию с популярными RL-фреймворками, такими как Stable Baselines.
Платформы и фреймворки ИИ
Среда разработки
Библиотеки инструментов
#обучение с подкреплением
#среды с решёткой
#задачи навигации
#бенчмаркинг ИИ
#мультикомнатная симуляция
#настраиваемые среды
#OpenAI Gym
#представление состояния
#гибкость действий
#взаимодействие с объектами
#иерархическое планирование
#Инструменты для исследований
#оценка алгоритмов
#обучение алгоритмов
#задачи исследования
#лёгкие зависимости
#модульный дизайн
#конфигурируемые макеты
#конфигурации сетки
#размещение объектов
...
Продвигайте этот инструмент
Обновите этот инструмент
gym-multigrid
gym-multigrid — это библиотека на Python, расширяющая OpenAI Gym с помощью сред многокомнатных сеточных миров. Она позволяет исследователям проводить бенчмаркинг и разрабатывать агентов обучения с подкреплением для задач навигации, исследования и семантики. Пользователи могут выбрать предопределённые макеты или создавать пользовательские сеточные карты с объектами, дверями и замками. Пакет поддерживает полную или частичную наблюдаемость, гибкие пространства действий и бесшовную интеграцию с популярными RL-фреймворками, такими как Stable Baselines.
Платформы и фреймворки ИИ
Среда разработки
Библиотеки инструментов
#обучение с подкреплением
#среды с решёткой
#задачи навигации
#бенчмаркинг ИИ
#мультикомнатная симуляция
#настраиваемые среды
#OpenAI Gym
#представление состояния
#гибкость действий
#взаимодействие с объектами
#иерархическое планирование
#Инструменты для исследований
#оценка алгоритмов
#обучение алгоритмов
#задачи исследования
#лёгкие зависимости
#модульный дизайн
#конфигурируемые макеты
#конфигурации сетки
#размещение объектов
...
Рекомендуемые
Что такое gym-multigrid?
gym-multigrid предоставляет ряд настраиваемых сред сеточного типа, предназначенных для задач многокомнатной навигации и исследования в установках обучения с подкреплением. Каждая среда состоит из взаимосвязанных комнат, заполненных объектами, ключами, дверьми и препятствиями. Пользователи могут программно менять размер сетки, конфигурации комнат и размещение объектов. Библиотека поддерживает режимы полной или частичной наблюдаемости, предлагая RGB-или матричные представления состояния. Действия включают перемещение, взаимодействие с объектами и управление дверьми. Интегрируя как среду Gym, исследователи могут использовать любой совместимый с Gym агент для обучения и оценки алгоритмов по задачам, таким как головоломки с ключами и дверями, поиск объектов и иерархическое планирование. Модульный дизайн и минимальные зависимости делают gym-multigrid отличным инструментом для тестирования новых интеллектуальных стратегий.
Кто будет использовать gym-multigrid?
- Исследователи в области обучения с подкреплением
- Разработчики ИИ, экспериментирующие с задачами навигации
- Ученые, преподающие концепции RL
- Студенты, изучающие среды Gym
Как использовать gym-multigrid?
- Шаг 1: Установите gym-multigrid через pip: pip install gym-multigrid
- Шаг 2: Импортируйте Gym и gym_multigrid: import gym, gym_multigrid
- Шаг 3: Зарегистрируйте или выберите среду: env = gym.make('MiniGrid-MultiRoom-N2-v0')
- Шаг 4: Инициализируйте среду: obs = env.reset()
- Шаг 5: Выполняйте действия в цикле: obs, reward, done, info = env.step(action)
- Шаг 6: Отрисуйте среду: env.render()
- Шаг 7: Закройте среду после завершения: env.close()
Платформа
- mac
- windows
- linux
Ключевые Особенности и Преимущества gym-multigrid
Основные функции
- Многокомнатные средовые окружения в виде сетки
- Настраиваемые макеты и размещения объектов
- Полные и частичные режимы наблюдения
- Совместимость с OpenAI Gym
- Гибкие представления действия и состояния
Преимущества
- Стандартизированное тестирование для навигации и исследования
- Легкая интеграция с существующими RL-фреймворками
- Высокая настраиваемость для исследовательских экспериментов
- Маленькие зависимости
- Открытое расширение
Основные Сценарии Использования и Приложения gym-multigrid
- Бенчмаркинг алгоритмов RL на задаче многокомнатной навигации
- Исследование иерархического планирования и стратегий исследования
- Обучающие демонстрации для курсов по RL
- Разработка агентов для головоломок с ключами и дверями
Часто Задаваемые Вопросы о gym-multigrid
Информация о Компании gym-multigrid
- Arnaud Fickinger
Обзоры gym-multigrid
5/5
Основные Конкуренты и Альтернативы gym-multigrid?
- MiniGrid
- MazeBase
- Pycolab
- GridWorld
- ViZDoom
Вам также может понравиться：
Агент AI дизайна автоматизирует рабочий процесс, создавая изображения, видео и 3D модели до 10 раз быстрее.
Искусственный интеллект - чат-бот для лучших создателей OnlyFans.
Aixbt — это токенизированный ИИ-агент, оптимизирующий доходы в различных приложениях.
theGist AI Workspace объединяет рабочие приложения с ИИ для повышения производительности.
Создавайте брендовые визуальные элементы и текст с помощью ИИ, чтобы повысить продажи в электронной коммерции.
GPTConsole - это AI-агент, разработанный для оптимизированного общения и автоматизации задач.
GenSphere — это AI-агент, который автоматизирует анализ данных и предоставляет аналитические выводы для обоснованного принятия решений.
Nullify автоматизирует всю программу AppSec для команд безопасности, используя решения на основе искусственного интеллекта.
Refly.AI даёт нетехническим создателям возможность автоматизировать рабочие процессы с помощью естественного языка и визуального полотна.
Langbase — это ИИ-агент, который эффективно генерирует и анализирует контент на естественном языке.
AiTerm: AI Терминальный Ассистент, преобразующий естественный язык в команды.
Легко генерируйте увлекательные факты с помощью нашего инструмента на базе ИИ.
Автоматизируйте ваши заявки на работу и найдите идеальную работу с помощью технологий ИИ.
Intellika AI обеспечивает бесшовную автоматизацию анализа данных и отчетности для бизнеса.
ScholarRoll помогает студентам легко находить и подавать заявки на стипендии.
OneReach AI упрощает взаимодействие, автоматизируя взаимодействие с клиентами через интеллектуальные сообщения.
Phoenix AI Assistant помогает упростить задачи с помощью интеллектуальной автоматизации и персонализированной поддержки.
это агентное рабочее пространство на основе холста, которое предлагает бесплатно 🍌Nano Banana Pro и другие эффективные м
Летта - это агент ИИ, который эффективно и точно обрабатывает ответы на электронные письма.
Moddy - это агент ИИ, предназначенный для улучшения трансформации кода в нескольких репозиториях.
Windsurf AI Agent помогает оптимизировать условия для виндсёрфинга и рекомендации по снаряжению.
Cody AI помогает разработчикам эффективно писать, просматривать и понимать код.
Решение для создания настраиваемых AI-агентов с использованием LangChain на AWS Bedrock, использующих базовые модели и пользовательские инструменты.
scenario-go — это SDK на Go для определения сложных рабочих процессов, управляемых ИИ, обработки подсказок, контекста и многопошаговых задач ИИ.
Раamework основанный на ROS для совместной работы нескольких роботов, обеспечивающий автономное распределение задач, планирование и выполнение миссий в командах.
Открытая визуальная IDE, позволяющая инженерам по ИИ создавать, тестировать и развертывать агентные рабочие процессы в 10 раз быстрее.
LangGraph Learn предлагает интерактивный графический интерфейс для проектирования и выполнения рабочих процессов агентов ИИ, основанных на графах, визуализируя цепочки языковых моделей.
AIDE предоставляет генерацию кода на основе ИИ, отладку, документацию и управление пакетами в рамках интегрированного веб-IDE.
Общайтесь и творите с ИИ-партнером. Превращение фото в видео, генератор ИИ-изображений.
Методология, предлагающая двенадцать лучших практик для проектирования, настройки и развертывания масштабируемых и легко поддерживаемых AI-агентов.
Python-фреймворк для построения многошаговых цепочек рассуждений и агентных рабочих процессов с большими языковыми моделями.
SARL — это язык программирования, ориентированный на агентную модель, и среда выполнения, обеспечивающая реактивное поведение и моделирование среды для многогентных систем.
AI Library — это платформа для разработчиков, предназначенная для создания и развертывания настраиваемых AI-агентов с использованием модульных цепочек и инструментов.
RModel — это открытая платформа для агентов ИИ, которая координирует LLM, интеграцию инструментов и память для продвинутых диалоговых и задачных приложений.
Обеспечивает бекенд FastAPI для визуальной оркестровки и выполнения рабочих процессов языковых моделей на графах в интерфейсе LangGraph.
CodeBeaver — это AI-агент, который эффективно помогает в кодировании и отладке.
AveHR — это агент по управлению человеческими ресурсами с искусственным интеллектом для оптимизации задач HR.
OpenSpiel предоставляет библиотеку окружений и алгоритмов для исследований в области обучения с укреплением и игрового планирования теории игр.
Автономный AI-агент, который пишет, тестирует и рефакторит проект кода, используя LLM с итеративной тестово-ориентированной разработкой.
Преобразуйте текст в эмоции — Клонируйте, создавайте и настраивайте выразительные AI-голоса за считанные секунды.
Фреймворк на базе Python, реализующий алгоритмы стайного поведения для многопользовательского моделирования, позволяющий агентам ИИ координироваться и динамично навигировать.
Открытая платформа, реализующая автономных агентов LLM с поддержкой генерации на основе поиска, векторных баз данных, интеграции инструментов и настраиваемых рабочих процессов.
Шаблон агента ИИ, показывающий автоматическое планирование задач, управление памятью и выполнение инструментов с помощью API OpenAI.
Pipe Pilot — это框架 на Python, который управляет конвейерами агентов, управляемыми LLM, позволяя легко выполнять сложные многошаговые рабочие процессы ИИ.
Репозиторий с открытым исходным кодом, предоставляющий практические примеры кода для создания агентов ИИ с использованием возможностей Google Gemini по рассуждению и использованию инструментов.
Открытая платформа, реализующая кооперативное обучение с подкреплением для мультияпонных агентов при автономном управлении в симуляции.
Библиотека Python с интерактивным интерфейсом чата на основе Flet для построения агентов LLM с поддержкой выполнения инструментов и памяти.
Agentic Workflow — это фреймворк на Python для проектирования, оркестровки и управления многопроцессорными рабочими потоками AI для сложных автоматизированных задач.
Демонстрационный проект на GitHub, показывающий SmolAgents — легкий Python-фреймворк для оркестрации мультиагентных рабочих процессов на базе LLM с интеграцией инструментов.
Python-фреймворк для лёгкого декларативного определения и выполнения рабочих процессов AI-агентов с помощью спецификаций в стиле YAML.
Универсальная веб‑студия, превращающая текст и изображения в аниме‑арт, персонажей, голоса и короткометражные фильмы.
Питоновский фреймворк, реализующий протокол Model Context, для создания и запуска серверов AI-агентов с пользовательскими инструментами.
pyafai — это модульная рамочная структура на Python для создания, обучения и запуска автономных ИИ-агентов с поддержкой плагинов памяти и инструментов.
LangGraph позволяет разработчикам Python создавать и управлять индивидуальными рабочими процессами AI-агентов, используя модульные графовые пайплайны.
Обертка Python, обеспечивающая беспрепятственные вызовы API Anthropic Claude через существующие интерфейсы SDK Python OpenAI.
Agent Adapters предоставляет модульное промежуточное ПО для бесшовной интеграции агентов на базе LLM с различными внешними фреймворками и инструментами.
Java-Action-Storage — это модуль LightJason, который регистрирует, хранит и извлекает действия агентов для распределённых многопользовательских приложений.
LinkAgent координирует несколько языковых моделей, систем поиска и внешних инструментов для автоматизации сложных процессов на базе ИИ.