支持 ML 的游戏引擎(Hades)

对游戏引擎架构的探索,涵盖跨平台 Vulkan、WebGL、ImGui、JoltPhysics(应用于《地平线:西之绝境》)、SoLoud、ECS 与 C++ 脚本,并特别关注为 ML 训练设计 API。

GradientHound

将网络安全领域的 BloodHound 思路迁移到模型架构与策略上,跨检查点提取梯度状态的洞见,并提供感知架构的可视化。

LaTeX++

用于数学表达式的 C++ 解析器:在已加载的 OpenType 字体(TTF / OTF)中查找每个字形的轮廓,并输出可供任意渲染器使用的拉伸三角网格。无图形 API 依赖:库返回扁平的顶点/索引缓冲,供自定义渲染。

Minerva —— RL 框架

在一个模块化、可扩展的框架中实现多样化的模型架构与训练算法,用于开展 RL 训练实验。目标是建立一致的指标与可视化、与 GradientHound 兼容以便调试,并支持快速的研究迭代。

该项目当前为私有,处于积极开发阶段。

Vanilla MuJoCo – JoltGym

出于学习目的探索使用 Jolt 进行多智能体训练是否能与 MuJoCo 同样高效,尝试复刻 Humanoid/HalfCheetah 等环境的物理特性,编写 Gym 封装并训练 RL。

Hades Neural Engine —— C++ RL 框架

借助 TorchLib 及自研的 ImGui 与 Wandb 集成层,使 RL 方法可在其他 C++ 项目中复用,尤其用于在 3D 环境中构建并训练能与人类控制的智能体共同行动的智能体。