DeepMind开发了很多开源的人工智能项目，以下是其中一些比较知名的：

  1. TensorFlow：DeepMind和谷歌共同开发的深度学习框架，是目前使用最广泛的深度学习框架之一。
  2. Sonnet：DeepMind开发的神经网络构建库，可以轻松地构建和训练各种类型的神经网络。
  3. DeepMind Lab：DeepMind开发的一个用于研究强化学习的平台，其中包含了多个3D游戏场景和任务，可以用于测试和比较不同的强化学习算法。
  4. Acme：DeepMind开发的一个用于强化学习研究的框架，可以快速实现和测试新的强化学习算法。
  5. OpenSpiel：DeepMind开发的一个用于博弈理论研究的框架，可以用于实现和比较各种博弈理论算法。
  6. Haiku：DeepMind开发的神经网络构建库，可以用于构建各种类型的神经网络，并且具有高度的灵活性和可扩展性。

这些开源项目为人工智能研究和开发提供了很多便利和支持，促进了人工智能技术的发展和应用。

OpenSpiel是DeepMind开发的一个用于博弈理论研究的框架，可以用于实现和比较各种博弈理论算法。下面是一个使用OpenSpiel进行游戏模拟的示例代码：

import pyspiel

# 创建游戏
game = pyspiel.load_game("tic_tac_toe")

# 初始化状态
state = game.new_initial_state()

# 打印初始状态
print("Initial state:")
print(state)

# 执行随机策略直到结束
while not state.is_terminal():
  # 获取当前玩家
  player = state.current_player()

  # 获取当前玩家可用的动作
  legal_actions = state.legal_actions()

  # 随机选择一个动作
  action = legal_actions[np.random.randint(len(legal_actions))]

  # 执行动作并更新状态
  state.apply_action(action)

  # 打印当前状态
  print("Player", player, "chose action", action)
  print("Next state:")
  print(state)

# 打印游戏结果
print("Game over. Final score:")
print(state.rewards())

在这个示例代码中，首先使用pyspiel.load_game()函数加载了一个井字棋游戏，然后创建了游戏的初始状态。接下来，使用一个while循环模拟了一个随机策略的游戏过程，直到游戏结束。在每个回合中，获取当前玩家和可用的动作，然后随机选择一个动作并更新状态。最后，打印游戏结果。这个示例展示了OpenSpiel的基本使用方法，通过设置不同的游戏和策略，可以实现各种博弈理论算法的模拟和比较。