Организация google-deepmind активно представлена на GitHub, предлагая широкий спектр репозиториев, включая проекты на Python, C++ и Jupyter Notebook. Среди наиболее заметных репозиториев можно выделить alphafold, deepmind-research и mujoco, которые способствуют исследованиям в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Основные языки
Публичные репозитории
deepmind-research
This repository contains implementations and illustrative code to accompany DeepMind publications
mujoco
Multi-Joint dynamics with Contact. A general purpose physics simulator.
alphafold
Open source code for AlphaFold 2.
sonnet
TensorFlow-based neural network library
alphafold3
AlphaFold 3 inference pipeline.
pysc2
StarCraft II Learning Environment
weathernext
Описание для этого репозитория не предоставлено.
lab
A customisable 3D platform for agent-based AI research
gemma
Gemma open-weight LLM library, from Google DeepMind
open_spiel
OpenSpiel is a collection of environments and algorithms for research in general reinforcement learning and search/planning in games.
alphageometry
Описание для этого репозитория не предоставлено.
dm_control
Google DeepMind's software stack for physics-based simulation and Reinforcement Learning environments, using MuJoCo.
learning-to-learn
Learning to Learn in TensorFlow
acme
A library of reinforcement learning components and agents
mujoco_menagerie
A collection of high-quality models for the MuJoCo physics engine, curated by Google DeepMind.
dm-haiku
JAX-based neural network library
science-skills
GDM Science Skills to speed up agentic scientific workflows with better grounding and higher token efficiency. Integrate insights from AlphaGenome, AFDB, UniProt and 30+ other databases and tools.
alphatensor
Описание для этого репозитория не предоставлено.
mctx
Monte Carlo tree search in JAX
optax
Optax is a gradient processing and optimization library for JAX.
code_contests
Описание для этого репозитория не предоставлено.
mujoco_playground
An open-source library for GPU-accelerated robot learning and sim-to-real transfer.
alphagenome
This API provides programmatic access to the AlphaGenome model developed by Google DeepMind.
open_x_embodiment
Описание для этого репозитория не предоставлено.
tapnet
Tracking Any Point (TAP)
penzai
A JAX research toolkit for building, editing, and visualizing neural networks.
kinetics-i3d
Convolutional neural network model for video classification trained on the Kinetics dataset.
mujoco_mpc
Real-time behaviour synthesis with MuJoCo, using Predictive Control
concordia
A library for generative social simulation
bsuite
bsuite is a collection of carefully-designed experiments that investigate core capabilities of a reinforcement learning (RL) agent
mujoco_warp
GPU-optimized version of the MuJoCo physics simulator, designed for NVIDIA hardware.
rlax
Описание для этого репозитория не предоставлено.
formal-conjectures
A collection of formalized statements of conjectures in Lean.
android_env
RL research on Android devices.
funsearch
Описание для этого репозитория не предоставлено.
dramatron
Dramatron uses large language models to generate coherent scripts and screenplays.
synthid-text
Описание для этого репозитория не предоставлено.
neural-processes
This repository contains notebook implementations of the following Neural Process variants: Conditional Neural Processes (CNPs), Neural Processes (NPs), Attentive Neural Processes (ANPs).
tree
tree is a library for working with nested data structures
chex
Описание для этого репозитория не предоставлено.
xmanager
A platform for managing machine learning experiments
meltingpot
A suite of test scenarios for multi-agent reinforcement learning.
alphagenome_research
Research code accompanying AlphaGenome
ferminet
An implementation of the Fermionic Neural Network for ab-initio electronic structure calculations
superhuman
Описание для этого репозитория не предоставлено.
disco_rl
Accompanying code for "Discovering State-of-the-art Reinforcement Algorithms" Nature publication
torax
TORAX: Tokamak transport simulation in JAX
limit
On the Theoretical Limitations of Embedding-Based Retrieval
distrax
Описание для этого репозитория не предоставлено.
tips
TIPSv2 (CVPR'26) and TIPS (ICLR'25)
ithaca
Restoring and attributing ancient texts using deep neural networks
simply
Minimal and scalable research codebase in JAX, designed for rapid iteration on frontier research in LLM and other autoregressive models.
clrs
Описание для этого репозитория не предоставлено.
dsprites-dataset
Dataset to assess the disentanglement properties of unsupervised learning methods
dqn_zoo
DQN Zoo is a collection of reference implementations of reinforcement learning agents developed at DeepMind based on the Deep Q-Network (DQN) agent.
dm_pix
PIX is an image processing library in JAX, for JAX.
dm_env
A Python interface for reinforcement learning environments
videoprism
Official repository for "VideoPrism: A Foundational Visual Encoder for Video Understanding" (ICML 2024)
barkour_robot
Barkour Robot: Agile Quadruped Robots by Google DeepMind
physics-IQ-benchmark
Benchmarking physical understanding in generative video models
kfac-jax
Second Order Optimization and Curvature Estimation with K-FAC in JAX.
enn
Описание для этого репозитория не предоставлено.
aloha_sim
A collection of tabletop tasks in Mujoco
ai-foundations
Описание для этого репозитория не предоставлено.
alphaproof-nexus-results
Lean math proofs generated by AlphaProof Nexus and accompanying natural language prose proofs.
multi_object_datasets
Multi-object image datasets with ground-truth segmentation masks and generative factors.
perception_test
Описание для этого репозитория не предоставлено.
alphaevolve_repository_of_problems
Описание для этого репозитория не предоставлено.
representations4d
Foundation models for 4D spatial and temporal vision tasks.
xquad
Описание для этого репозитория не предоставлено.
jax_privacy
Algorithms for Privacy-Preserving Machine Learning in JAX
neural_testbed
Описание для этого репозитория не предоставлено.
3d-shapes
This repository contains the 3D shapes dataset, used in Kim, Hyunjik and Mnih, Andriy. "Disentangling by Factorising." In Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning (ICML). 2018. to assess the disentanglement properties of unsupervised learning methods.
mishax
Описание для этого репозитория не предоставлено.
envlogger
A tool for recording RL trajectories.
habermas_machine
Описание для этого репозитория не предоставлено.
dm_env_rpc
A networking protocol for agent-environment communication
omninocs
A large-scale NOCS dataset.
neptune
Описание для этого репозитория не предоставлено.
alphageometry2
AlphaGeometry2 symbolic engine (DDAR) with examples
boxoban-levels
This repository contains levels for boxoban, a box-pushing puzzle game inspired by Sokoban.
amplio
Amplio: A Lightweight Agent Harness for Robust and Long-Horizon Runs
actionengine
A toolkit for building multimodal, streaming APIs and UIs
bagz
Bagz is a format for storing a sequence of string records. It supports per-record compression and fast index-based lookup.
pix2act
Описание для этого репозитория не предоставлено.
tell_me_a_story
Описание для этого репозитория не предоставлено.
disentangled_rnns
Описание для этого репозитория не предоставлено.
ssl_hsic
Описание для этого репозитория не предоставлено.
fusion_surrogates
A library of surrogate transport models for tokamak fusion.
romo
Описание для этого репозитория не предоставлено.
qtqp
Описание для этого репозитория не предоставлено.
wyd-benchmark
Описание для этого репозитория не предоставлено.
orbit_sfm
Описание для этого репозитория не предоставлено.
iris
Описание для этого репозитория не предоставлено.
anthro-benchmark
Описание для этого репозитория не предоставлено.
reaf
Robotics Environment Authoring Framework
agentic_ecology
Описание для этого репозитория не предоставлено.
gdm_robotics
Set of interfaces for Python reinforcement learning (RL) environments
diff-knapsack
Описание для этого репозитория не предоставлено.
polaris-bench
Описание для этого репозитория не предоставлено.
Часто задаваемые вопросы
Что разрабатывает google-deepmind на GitHub?
google-deepmind создает репозитории, связанные с исследованиями в области искусственного интеллекта, включая проекты по моделированию, обучению и нейронным сетям. Особенно известны их работы над AlphaFold и Mujoco.
Какие языки программирования использует google-deepmind?
В репозиториях google-deepmind преобладают языки Python, C++, Jupyter Notebook и Go. Эти языки используются для разработки различных инструментов и библиотек в области ИИ.
Являются ли репозитории google-deepmind публичными?
Да, все репозитории google-deepmind являются публичными. Это позволяет другим исследователям и разработчикам изучать, использовать и вносить вклад в проекты, способствуя развитию сообщества вокруг искусственного интеллекта.
Это раскрытие намеренно?
Следите за Google DeepMind с помощью RepoGuard и получайте уведомления в момент появления нового публичного репозитория.
Следить за этим аккаунтом