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替代品 on-policy
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on-policy 最佳替代品

大模型基础设施·★ 2.1k·MIT

该存储库实现了MAPPO,一种PPO的多智能体变体,用于合作多智能体游戏,并支持多种流行的多智能体环境。

#多智能体强化学习#PPO#MAPPO#强化学习#PyTorch
↗ 访问官网GitHub
01

on-policy 的最佳替代工具

工具简介Stars许可证更新时间
01cua logocua
Cua是一个开源平台,用于构建、基准测试和部署能够操作任何计算机的智能体,并提供隔离的、可自托管的沙盒环境(Docker、QEMU、Apple Vz)。
★ 31.1k
MIT
1天前
详情 →
02Cherry Studio logoCherry Studio
Cherry Studio 是一款支持多种大型语言模型提供商的桌面客户端,可在 Windows、Mac 和 Linux 上使用。
★ 53.0k
AGPL-3.0
1天前
详情 →
03E2B logoE2B
E2B 是一个开源基础设施,用于在安全隔离的云沙盒中运行 AI 生成的代码。
★ 14.6k
Apache-2.0
1天前
详情 →
04bifrost logobifrost
Bifrost 是一个高性能的 AI 网关,通过单一的 OpenAI 兼容 API 统一访问 15+ 不同的 AI 提供商,提供自动故障转移、负载均衡和语义缓存。
★ 9.1k
Apache-2.0
1天前
详情 →
05chinese-llm-benchmark logochinese-llm-benchmark
ReLE评测是一个持续更新的中文AI大模型能力评测项目,涵盖数百个主流大模型和多维度评测领域。
★ 6.5k
—
1天前
详情 →
06rllm logorllm
rLLM是一个通过强化学习对语言代理进行后训练的开源框架。
★ 5.9k
Apache-2.0
1周前
详情 →
07ir-sim logoir-sim
IR-SIM是一个基于Python的轻量级开源机器人模拟器,专为导航、控制和强化学习设计,提供用户友好的框架以快速原型开发。
★ 1.2k
MIT
2天前
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08xLAM logoxLAM
xLAM是一个研究大型行动模型(LAM)的仓库,通过聚合和统一不同环境的代理轨迹数据,优化代理训练的数据加载和训练流程。
★ 641
Apache-2.0
4个月前
详情 →
02

并排对比

字段
on-policy logoon-policy
cua logocua
Cherry Studio logoCherry Studio
E2B logoE2B
分类大模型基础设施大模型基础设施大模型基础设施大模型基础设施
Stars★ 2.1k★ 31.1k★ 53.0k★ 14.6k
许可证MITMITAGPL-3.0Apache-2.0
更新时间2年前1天前1天前1天前
开源是是是是
03

on-policy 对比页面

on-policy vs cua →on-policy vs Cherry Studio →on-policy vs E2B →on-policy vs bifrost →on-policy vs chinese-llm-benchmark →on-policy vs rllm →
04

常见问题

on-policy 是什么?
该存储库实现了MAPPO,一种PPO的多智能体变体,广泛应用于合作多智能体游戏和研究。它为星际争霸II、花火和谷歌足球等多种多智能体环境提供了健壮的实现,并附有详细的训练脚本和超参数指南。
on-policy 最好的替代品是什么?
cua 是 on-policy 评分最高的替代工具,同属 LLM Infra 类别。
有免费的 on-policy 替代品吗?
cua 是免费的开源替代品。
on-policy 是开源的吗?
是的,on-policy 在 GitHub 上开源,采用 MIT 许可证。
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