AIbase
JA
モデル選定
タグ
UnityゲームAI

# UnityゲームAI

Ppo Huggy
これはUnity ML-AgentsライブラリでトレーニングされたPPOエージェントモデルで、ハギーゲーム専用に設計されています。
マルチモーダル融合 TensorBoard
P
alex17127
75
1
Ppo Huggy
これはUnity ML-AgentsライブラリでトレーニングされたPPOエージェントモデルで、ハギーゲームを実行するために特別に設計されています。
マルチモーダル融合 TensorBoard
P
ErenDoymus
30
1
Mlunitypyramids
これはUnity ML-AgentsライブラリでトレーニングされたPPOエージェントモデルで、ピラミッド環境でのゲーム専用に設計されています。
マルチモーダル融合 TensorBoard
M
motmono
21
0
Test Worm
これはPPOアルゴリズムに基づく強化学習エージェントで、Unityのワームゲーム向けに特別にトレーニングされました。
画像生成 TensorBoard
T
damilare-akin
15
0
Testworm
PPOアルゴリズムに基づく強化学習エージェントで、スネークゲームをプレイするために特別にトレーニングされています
画像生成 TensorBoard
T
curt-tigges
85
0
Mlagents Worm
これはUnity ML-AgentsライブラリでトレーニングされたPPOエージェントモデルで、Wormゲーム専用に設計されています。
マルチモーダル融合 TensorBoard
M
danieladejumo
17
0
Ppo Pushblock 9M
これはPPOアルゴリズムに基づく強化学習エージェントで、Unity ML-AgentsのPushBlockゲームタスクを解決するために特別に訓練されました。
物体検出 TensorBoard
P
rebolforces
19
0
Testpushblock
PPOアルゴリズムに基づいてトレーニングされた深層強化学習エージェントで、UnityのPushBlockゲーム環境用
分子モデル TensorBoard
T
rebolforces
30
0
Pushblock
これはPPOアルゴリズムに基づく強化学習エージェントで、UnityのPushBlock環境でタスクを完了するために特別にトレーニングされています。
マルチモーダル融合 TensorBoard
P
mrm8488
35
0
Worm Unity ML
これはUnity ML-Agentsライブラリでトレーニングされたppoエージェントモデルで、Wormゲーム環境専用です。
分子モデル TensorBoard
W
comodoro
14
0
Pyramidsrnd
これはUnity ML-AgentsライブラリでトレーニングされたPPOエージェントモデルで、ピラミッド環境でのゲームと意思決定に特化しています。
物体検出 TensorBoard
P
mrm8488
25
1
Unitypyramidsrnd
これはPPOアルゴリズムに基づく強化学習エージェントで、UnityのML-Agentsピラミッド環境向けにトレーニングされています。
物体検出 TensorBoard
U
jakka
15
0
Testpyramidsrnd2
これはUnity ML-AgentsライブラリでトレーニングされたPPOエージェントモデルで、ピラミッドゲームを実行するために特別に設計されています。
物体検出 TensorBoard
T
micheljperez
16
0
Mlagents Worm
これはUnity ML-Agentsを基に訓練されたPPOエージェントモデルで、Wormゲーム環境に特化しています。
物体検出 TensorBoard
M
infinitejoy
19
0
Unity Pyramids
これはUnity ML-Agentsで訓練されたPPOエージェントモデルで、ピラミッドゲーム環境を実行するために特別に設計されています
物体検出 TensorBoard
U
ra-XOr
23
1
Ppo Huggy
これはUnity ML-AgentsライブラリでトレーニングされたPPOエージェントモデルで、Huggyゲームをプレイするために特別に設計されています。
画像生成 TensorBoard
P
ThomasSimonini
28
2
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
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
English简体中文繁體中文にほんご
© 2025AIbase