ReinforceMC

🛠️ ReinforceMC 2.0 Beta – Changelog

Релиз версии 2.0 знаменует собой переход к более масштабной архитектуре ReinforceMC, ориентированной на расширение возможностей автономного обучения и упрощение пользовательского взаимодействия.

✨ Основные изменения:

• ⚙️ Переработана система принятия решений нейросетью:

  • 🤖 Нейросеть стала на 50% реже путаться в выборе действий благодаря улучшению в алгоритме.

• 🧭 Agentic Mode полностью заменил старую систему DeepSeek:

  • 📚 Контекст включает всю цепочку предыдущих действий.
  • 📄 Системный промпт теперь задаётся через внешний .txt файл в папке systemprompt.
  • 🖱️ Интерфейс включает кнопки для открытия папки и сброса промпта к исходному состоянию.

• 🖥️ Обновлённый GUI:

  • 🧩 Новый экран управления конфигурациями и шаблонами.

  • ⬆️⬇️ Импорт и экспорт параметров обучения, наград, доступных клавиш.

  • 📦 Поддержка создания .rmc-конфигов с выборочными настройками.

  • 💡 Поддержка создания отдельных JSON конфигов для:

    • Параметров обучения,
    • Наград,
    • Редактора клавиш,
    • Остановки при Hub.

• ⛔ Новая функция "Остановка при hub":

  • 🧮 Сравнение хотбара с заданным паттерном и автоматическая приостановка RL при совпадении.
  • 💾 Конфигурация сохраняется в глобальный файл и отдельный hub_stop.json.

• 🧰 Добавлена поддержка кастомных действий:

  • 🎯 TargetPearl, AutoMance и другие действия, активируемые через GUI.

🧠 Под капотом:

• 🛡️ Повышена стабильность обучения с подкреплением.
• 🐞 Исправлены мелкие ошибки в интерфейсе.

---

🔄 Что дальше:

• 🚀 Поддержка Simulation-Based RL (фантомные модели миров, ускоряющие обучение нейросети в 10–100 раз) — перенесена в ReinforceMC 2.1
• 🧪 Поддержка Python Input Plugin — также ожидается в версии 2.1