Repositorio
RLinf
Infraestructura de aprendizaje reforzado para modelos incorporados y políticas robóticas.
Marcos de aprendizaje de robots
Investigación y aprendizaje / Investigación
AwesomeWorldModels acompaña una encuesta sobre modelos mundiales para IA incorporada.
AwesomeWorldModels acompaña una encuesta sobre modelos mundiales para IA incorporada.
Resumen del editor: "Una encuesta completa sobre modelos mundiales para la IA incorporada"
Utilice su repositorio para inspeccionar la implementación, la documentación y los flujos de trabajo compatibles. Este registro de directorio identifica al mantenedor, la licencia del código y los recursos relacionados; no afirma que el proyecto haya sido instalado o probado en su robot.
Las licencias de código no cubren automáticamente los pesos de los modelos, los conjuntos de datos o los diseños de hardware. Los detalles de la licencia no registrada requieren confirmación con el editor.
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Infraestructura de aprendizaje reforzado para modelos incorporados y políticas robóticas.
Marcos de aprendizaje de robots
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Implementación de Dreamer para aprender conductas de control con modelos de mundo latente.
Planificación y control de movimiento
Repositorio
DayDreamer proporciona métodos de modelos mundiales para el aprendizaje de robots físicos.
Modelos mundiales
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DreamDojo estudia modelos del mundo de los robots aprendidos a partir de datos de vídeo humanos.
Modelos mundiales
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Implementación oficial del artículo "SR-AIF: resolución de tareas robóticas de recompensa escasa a partir de píxeles con inferencia activa y modelos mundiales"
Modelos mundiales