JAX开源项目 – Google开发的数值计算库

这是一个专注于应用于网络安全的强化学习资源的精心整理列表，包含研究论文、实用实现和相关工具，旨在帮助研究人员和开发者在这一领域获得最新的信息和技术支持。

rs是一个基于JAX的随机搜索实现，专为运动任务设计，能够高效地利用MuJoCo XLA (MJX)进行训练，支持多种运动环境，便于研究和实验。

Kinetix是一个用JAX编写的2D物理环境中的强化学习框架，能够统一表示多种基于物理的任务，通过生成数百万任务来训练大型通用强化学习代理。该框架提供高效的数值计算和自动微分功能，支持复杂的2D物理环境任务，并且具有灵活的API，方便用户自定义任务和代理。

Reasoning Gym是一个用于训练推理模型的Python库，能够生成无限多的推理任务，旨在通过强化学习提升模型的逻辑和算法推理能力。该项目支持多种推理数据集，易于集成和扩展，以满足研究和开发的需求。

HOVER为机器人运动控制提供高效、灵活的神经网络解决方案，基于强化学习技术，能够实现复杂动作的精准控制，支持多种机器人模型，适配性强，并提供详细的训练和测试流程，易于上手。

MuJoCo是一个高性能物理引擎，专注于机器人、生物学、图形动画和机器学习等领域，旨在帮助开发者提升产品开发体验。它提供了高效的物理模拟和丰富的API，支持多种机器人和生物体模型，适合进行各种复杂的物理仿真任务。

LeRobot 是一个端到端的训练框架，专注于真实世界的机器人技术，通过 PyTorch 提供模型、数据集和工具，旨在降低机器人技术的准入门槛，使研究者和开发者能够更轻松地开发和测试机器人应用。

该项目旨在训练一种能够自我奖励推理的大型语言模型，使模型在推理过程中能够自主评估输出的正确性，而无需依赖外部反馈。通过结合强化学习技术，模型能够显著提升推理能力和自我修正能力，最终准确率提升最高可达14.2%。

gym-aloha是一个专为ALOHA环境设计的Gymnasium工具包，旨在提高机器人学习和训练的效率和趣味性。它提供了丰富的功能，支持多种任务模式和观测数据，特别适合基于强化学习的机器人训练。

该团队专注于金融领域的强化学习（RL）和大语言模型（LLM）的应用，提供数据收集和量化分析的工具和资源。

Taichi是一种嵌入在Python中的领域特定语言，旨在加速Python代码执行，使其运行速度接近C++甚至CUDA，提供高性能的计算能力，同时保持Python的灵活性和简洁性。它支持多种硬件平台，包括CPU和GPU，并内置自动微分功能，具有强大的并行计算能力，适合各类高性能计算任务。

以爱丽丝漫游“可微分”仙境为比喻，向读者介绍神经网络领域的入门书，涵盖自动微分优化函数、序列、图、文本和音频处理的设计技术。

一个机器学习算法的实现项目，专注于使用numpy库从零开始构建神经网络和Transformer模型，旨在帮助理解和学习机器学习的核心概念

Dinosaur是一个用于全球大气建模的谱动力学核心，采用JAX编写，旨在提供高效的数值计算和强大的可扩展性，适用于气候与天气模型的研究。

该项目实现了在浏览器中进行文本情感检测，基于先进的Transformer NLP模型，支持多种情感标签，能够实时分析用户输入的文本情感，适用于多种Web应用场景。