J

Jat

由 jat-project 开发
JAT是一个多模态、多任务的强化学习模型,在Atari游戏、BabyAI、MetaWorld和MuJoCo等多种环境中表现出色。
下载量 71
发布时间 : 1/16/2024

模型简介

JAT是一个通用的强化学习模型,能够处理多种任务和环境,包括游戏、机器人控制和导航等。

模型特点

多任务学习
能够同时在多种不同的强化学习任务和环境上表现优异
通用性强
适用于从游戏到机器人控制等多种强化学习场景
高性能
在多个基准测试中达到或接近专家水平

模型能力

Atari游戏控制
BabyAI任务解决
MetaWorld机器人操作
MuJoCo物理模拟控制

使用案例

游戏AI
Atari游戏玩家
自动玩多种Atari经典游戏
IQM人类标准化总奖励达到0.38
机器人控制
MuJoCo蚂蚁控制
控制MuJoCo模拟环境中的蚂蚁机器人
IQM专家标准化总奖励达到0.85
导航任务
BabyAI任务解决
解决BabyAI环境中的各种导航和对象操作任务
IQM专家标准化总奖励达到0.99
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