Poca SoccerTwos
P
Poca SoccerTwos
hishamcseによって開発
Unity ML-Agentsでトレーニングされた深層強化学習モデルで、2人サッカーゲームシナリオ専用
ダウンロード数 20
リリース時間 : 6/23/2024
モデル概要
このモデルはPOCOアルゴリズムでトレーニングされ、仮想サッカー選手を制御して2対2のサッカー試合を行い、ゲームAIにおけるマルチエージェント強化学習の応用を示しています
モデル特徴
マルチエージェント協調
モデルはサッカー試合で複数のエージェントを協調・対抗させることが可能
ML-Agentsフレームワークベース
Unity公式のML-Agentsツールキットを使用して開発され、Unity環境と互換性あり
ブラウザデモ
ブラウザで直接エージェントのパフォーマンスを観覧可能
モデル能力
サッカーゲーム制御
マルチエージェント協調
リアルタイム意思決定
対抗学習
使用事例
ゲームAI
サッカーゲームNPC
非プレイヤーキャラクターとして2対2サッカー試合に参加
基本的なサッカー戦術と協調が可能
強化学習研究
マルチエージェント協調研究
マルチエージェントシステムにおける協調と競争行動の研究に使用
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2%です。
対話システム
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98