RL4LMs 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A modular RL library to fine-tune language models to human preferences
microsoft
Windows 效率工具集,提供窗口管理、批量重命名、取色器等系统增强功能。目前累计 14 万 star、8.7k fork,在本地项目库中星标排名约第 76 / 65722,主要语言为 C,项目始于 2019 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给需要桌面端软件的团队:涉及 advanced-paste、color-picker、command-palette、desktop 方向。
按累计星标排序,库内共 65,729 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,044 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
RL4LMs 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A modular RL library to fine-tune language models to human preferences
gym-anytrading 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打易用、功能完整、可扩展。
The most simple, flexible, and comprehensive OpenAI Gym trading environment (Approved by OpenAI Gym)
PPO-PyTorch 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打轻量。
Minimal implementation of clipped objective Proximal Policy Optimization (PPO) in PyTorch
MimicKit 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打轻量。
A lightweight suite of motion imitation methods for training controllers.
verl-agent 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
verl-agent is an extension of veRL, designed for training LLM/VLM agents via RL. verl-agent is also the official code for paper "Group-in-Group Poli…
ICCV2019-LearningToPaint 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
ICCV2019 - Learning to Paint With Model-based Deep Reinforcement Learning
drl-zh 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Deep Reinforcement Learning: Zero to Hero!
DeepRL-Agents 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打实现清晰。
A set of Deep Reinforcement Learning Agents implemented in Tensorflow.
chess-alpha-zero 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Chess reinforcement learning by AlphaGo Zero methods.
gym-pybullet-drones 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
PyBullet Gymnasium environments for single and multi-agent reinforcement learning of quadcopter control
Nemotron 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Developer Asset Hub for NVIDIA Nemotron — A one-stop resource for training recipes, usage cookbooks, datasets, and full end-to-end reference example…
ASAP 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
[RSS 2025] "ASAP: Aligning Simulation and Real-World Physics for Learning Agile Humanoid Whole-Body Skills"
diamond 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
DIAMOND (DIffusion As a Model Of eNvironment Dreams) is a reinforcement learning agent trained in a diffusion world model. NeurIPS 2024 Spotlight.
ViZDoom 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Reinforcement Learning environments based on the 1993 game Doom :godmode:
ELF 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打轻量、可扩展。
An End-To-End, Lightweight and Flexible Platform for Game Research
AgentFlow 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
AgentFlow: In-the-Flow Agentic System Optimization
rainbow-is-all-you-need 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Rainbow is all you need! A step-by-step tutorial from DQN to Rainbow
PhySO 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Physical Symbolic Optimization
all-rl-algorithms 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Implementation of all RL algorithms in a simpler way
Gymnasium-Robotics 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A collection of robotics simulation environments for reinforcement learning
TradingGym 是用 Python 编写的交易类项目,用于商城、支付与交易场景,主打易用。
Trading and Backtesting environment for training reinforcement learning agent or simple rule base algo.
RoboVerse 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打可伸缩。
RoboVerse: Towards a Unified Platform, Dataset and Benchmark for Scalable and Generalizable Robot Learning
snake 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Playing the game of snake with AI.
Minari 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A standard format for offline reinforcement learning datasets, with popular reference datasets and related utilities
项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 66,044 个,本站已收录 65,729 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。