基于 Ray 的高性能 RLHF 训练框架，支持 PPO、DAPO、REINFORCE++ 等算法与 vLLM 推理加速，可扩展地完成大模型和视觉语言模型的对齐后训练。

基于 PyTorch 的深度强化学习库，提供 DQN、DDPG、A2C、模仿学习等算法实现，接口简洁，方便快速搭建和对比实验。

单文件实现的深度强化学习算法集合，涵盖 PPO、DQN、SAC 等主流算法，代码简洁易读，适合做研究和快速实验。

基于 PyTorch 的元学习研究库，提供 MAML、Meta-SGD 等算法实现和统一接口，方便快速复现和开发少样本学习、元强化学习实验。

开源视觉惯性导航研究平台，提供 MSCKF 与 EKF 定位、传感器标定和 VIO 算法实现，方便机器人研究者做 SLAM 与状态估计实验。

MATLAB 机器人学工具箱，提供机械臂与移动机器人的运动学、雅可比、刚体动力学、轨迹规划、卡尔曼滤波和 SLAM 等算法实现，方便在 MATLAB 里快速建模与仿真机器人系统。

收录 3D 目标跟踪方向的论文与配套 C++ 算法实现，覆盖多体、铰接物体、多模态和实时位姿估计，方便复现和对比各类方法。