VMAS
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VMAS是一個開源的多智能體強化學習框架，旨在於GPU上進行可擴展的環境仿真與策略訓練。它提供內置算法，如PPO、MADDPG和QMIX，支持集中式訓練與去中心化執行，並提供靈活的環境接口、自定義獎勵函數和性能監控工具，用於高效的MARL開發與研究。
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VMAS是一個開源的多智能體強化學習框架，旨在於GPU上進行可擴展的環境仿真與策略訓練。它提供內置算法，如PPO、MADDPG和QMIX，支持集中式訓練與去中心化執行，並提供靈活的環境接口、自定義獎勵函數和性能監控工具，用於高效的MARL開發與研究。
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Flowith
Flowith 是一個基於畫布的代理型工作空間，提供免費的 🍌Nano Banana Pro 和其他高效模型...
Refly.ai
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BGRemover
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FineVoice
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Elser AI
一體化網頁創作工作室，將文字與影像轉換為動畫風格藝術、角色、聲音與短片。
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Qoder
Qoder 是一款由人工智能驅動的程式碼助理，自動化軟體專案的規劃、編碼和測試。
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Yollo AI
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VoxDeck
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SharkFoto
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Funy AI
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Pippit
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SuperMaker AI Video Generator
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AnimeShorts
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Kling 3.0
Kling 3.0 是一款由 AI 驅動的 4K 影片產生器，具備原生音訊、進階動態控制與 Canvas Agent。
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Gobii
Gobii 讓團隊建立全天候（24/7）自主的數位工作者，以自動化網路研究與例行工作。
AI FIRST
透過自然語言自動化研究、瀏覽器任務、網頁擷取與檔案管理的對話式 AI 助手。
TextToHuman
免費的 AI 人性化工具，能即時將 AI 文字重寫為自然、類人的寫作風格。無需註冊。
GLM Image
GLM Image 結合自回歸與擴散混合模型，生成高保真 AI 圖像並具備卓越的文字渲染能力。
AirMusic
AirMusic.ai 可從文字提示生成高品質的 AI 音樂曲目，支援風格與情緒自訂，並能匯出分軌（stems）。
LTX-2 AI
開源的 LTX-2 能從文字或圖片提示快速生成具原生音頻同步的 4K 影片，且已具備生產就緒能力。
Manga Translator AI
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WhatsApp Warmup Tool
由 AI 驅動的 WhatsApp 預熱工具，可自動化大量發送訊息並防止帳號被封。
Qwen-Image-2512 AI
Qwen-Image-2512 是一款快速且高解析度的 AI 圖像生成器，原生支援中文文字渲染。
FalcoCut
FalcoCut：基於網頁的 AI 平台，用於影片翻譯、虛擬人影片、語音複製、換臉與短影片生成。
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使用商業授權創建長達 8 分鐘、免版稅的完整AI生成音樂。
Telegram Group Bot
TGDesk 是一款多合一的 Telegram 群組機器人，用於擷取潛在客戶、提升互動並擴展社群。
SOLM8
你可以呼叫並與之聊天的 AI 女友。真實語音對話並具備記憶。每一刻與她相處都特別。
Remy - Newsletter Summarizer
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PoYo API
PoYo.ai 是為開發者打造的統一 AI API 平台，用於影像、影片、音樂和聊天生成。
APIMart
APIMart 提供統一介面存取超過 500 個 AI 模型（包含 GPT-5 與 Claude 4.5），並帶來成本節省。
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Vertech Academy
Vertech 提供旨在幫助學生和教師有效學習與教學的人工智慧提示。
Seedance 1.5 Pro
Seedance 1.5 Pro 是一款以 AI 為驅動的電影級影片生成器，具備完美的口型同步與即時音視同步功能。
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CodeFlying – 氛圍編碼應用程式建構器 | 與 AI 聊天即可建立全端應用程式
Camtasia online
Camtasia Online 是一款免費的螢幕錄製及影片編輯工具，全部透過您的網頁瀏覽器完成。
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remio 是一個由 AI 驅動的個人知識中心，能自動捕捉並組織您的所有數位資訊。
TattooAI AI Tattoo Generator
AI刺青生成器利用先進的人工智慧技術，快速創建個人化且高品質的刺青設計。
Vadu AI
整合 Sora 2、Veo 3、Kling 等 10 多種頂級模型的一體化 AI 影片與影像生成器。
Wollo.ai
Wollo 讓你使用先進且具情感感知的 AI 技術來創建、探索並與 AI 角色聊天。
Chatronix
LLM彙總器，將多個AI模型連接在一個平台上，以便比較、整合和自動化。
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PXZ AI
PXZ.ai 是一個全方位的 AI 平台，提供影像、影片、語音、寫作與聊天創作工具。
EaseUS VoiceWave
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VMAS 是什麼？
VMAS是一個構建與訓練多智能體系統的綜合工具包，利用深度強化學習。它支持GPU並行模擬上百個環境實例，實現高通量數據收集與可擴展訓練。VMAS包含流行的MARL算法實現，例如PPO、MADDPG、QMIX和COMA，並具有模塊化的策略和環境接口，便於快速原型設計。該框架促進集中訓練與去中心化執行(CDTE)，提供可自定義的獎勵塑造、觀測空間和回調鉤子，用於記錄和可視化。其模塊化設計使VMAS能與PyTorch模型及外部環境無縫整合，非常適合在機器人、交通控制、資源分配和遊戲AI等多方面進行合作、競爭與混合動機任務的研究。
誰會使用 VMAS？
- 強化學習研究人員
- 機器學習工程師
- 機器人開發者
- 遊戲AI開發者
- 學術機構
如何使用 VMAS？
- 步驟1：透過pip install vmas安裝VMAS
- 步驟2：使用VMAS介面定義或選擇多智能體環境
- 步驟3：在YAML或Python腳本中配置代理策略與超參數
- 步驟4：選擇並初始化PPO、MADDPG或QMIX等算法
- 步驟5：啟動訓練，監控日誌並在模擬中評估策略
平台
- mac
- windows
- linux
VMAS 的核心特徵與益處
主要功能
- GPU加速平行環境仿真
- 內置MARL算法（PPO、MADDPG、QMIX、COMA）
- 模塊化環境與策略接口
- 支持集中訓練與去中心化執行
- 可自定義的獎勵塑造與回調鉤子
優點
- 多GPU大規模訓練
- 快速原型設計MARL任務
- 高吞吐量數據收集
- 與PyTorch無縫整合
- 擴展性強且開源
VMAS 的主要使用案例與應用
- 合作型機器人群控
- 自主交通信號優化
- 多智能體遊戲AI開發
- 分佈式系統中的資源分配
- 競爭性與混合動機研究場景
VMAS 的常見問答
VMAS 公司信息
- VMAS Open-Source Community
VMAS 的分析
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VMAS 評論
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VMAS 的主要競爭對手和替代方案？
- Ray RLlib
- OpenAI Mava
- PettingZoo + SMAC
- Acme MARL toolkit