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mathy

机器学习与规划算法实现数学问题的阶段性解答

Mathy数学问题求解机器学习规划算法Python库Github开源项目

Mathy是一个开源的数学问题解决工具，通过结合机器学习和规划算法，实现复杂数学问题的阶段性解答。项目包含核心解析器、基础规则和强化学习环境，为数学教育和研究提供支持。Mathy提供丰富的文档和可视化资源，支持在Google Colab中直接执行示例，方便用户学习和使用。它可应用于数学教学、自动化问题求解和算法研究等多个领域。

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介绍相关项目
ml-pen-and-paper-exercises - 机器学习经典算法笔算练习集
Github变分推断开源项目机器学习概率模型线性代数练习集
ml-pen-and-paper-exercises项目提供机器学习笔算练习题及解答，内容包括线性代数、优化、图模型和推断等主题。习题配有详细解析，适用于自学和教学。项目涵盖隐马尔可夫模型推断、变分推断和蒙特卡洛积分等专业内容。练习集在arXiv发布PDF版本，GitHub仓库开源代码。项目使用知识共享协议，支持学习和贡献。
math-lm - Llemma 开源数学语言模型助力数学推理突破
EleutherAIGithubLlemma人工智能开源项目数学语言模型
Llemma是一个专为数学领域开发的开源语言模型。该项目基于Proof-Pile-2数据集训练，提供7B和34B两种规模的模型版本。Llemma在数学问题解决和定理证明等任务中表现优异，为数学研究和教育领域提供了有力的AI支持。项目不仅开源了模型，还包括数据集和相关代码，促进了数学AI技术的进步。
texify - OCR技术驱动的数学方程图像转LaTeX解决方案
GithubHuggingfaceLaTeXOCRtexify开源项目文字转换方程图像识别模型
作为一个开源项目，Texify为数学公式的数字化提供了创新解决方案。它通过OCR技术将方程图像和文本转换为LaTeX格式，支持多种复杂数学符号和表达式的识别。这一工具在学术研究、教育和科技写作等领域具有广泛应用，能够显著提升数学公式处理的效率。Texify的开源特性也为社区贡献和持续改进提供了机会。
ivy - 跨框架机器学习代码转换和模型互操作平台
GithubIvy开源开源项目机器学习框架转换模型转换
Ivy 是一个开源的机器学习框架，支持跨多个框架转换机器学习模型和代码。用户可以通过 Ivy 在任何框架中使用机器学习模型或函数，实现代码的转译和模型的互操作性。无论是 PyTorch, TensorFlow, JAX 还是 NumPy，Ivy 都使得代码转换变得简单高效。适用于各类机器学习项目和开发者。它特别适用于那些需要在不同机器学习框架间迁移或转换代码的场景。
llemma_7b - 数学推理与计算结合的开源数学语言模型
GithubHuggingfaceLlemma定理证明开源项目数学模型计算工具链式思维
Llemma 7B 是一款以数学推理为核心的语言模型，整合了使用Python和定理证明等工具的计算能力。在数学链式思维任务中，该模型的表现优于同类产品，如Llama-2和Code Llama以及同规格的Minerva版本。其34B参数版本在多个数学数据集测试中表现尤为突出。
AMaDiA - 一站式数学符号输入和科学计算应用
AMaDiAGithubLaTeX转换图形绘制开源项目数学符号方程求解
AMaDiA是一个全面的数学工具应用，不仅支持科学计算、LaTeX转换和2D/3D图形绘制，还提供方程求解和单位转换等高级功能。用户可通过LAN聊天增强合作，且支持多操作系统，包括Windows、Linux和OSX。
Aceify.ai - 智能学习工具Aceify，即时作业帮助与学习效率提升
AI作业助手AI工具Aceify.ai学习工具学习效率智能搜索
Aceify.ai是一款面向学生的智能学习工具，提供即时、准确的作业帮助。主要功能包括数学解题和智能搜索，用户可通过截图或在支持的网站使用Aceify按钮获取学习指导。该工具致力于提高学习效率，促进作业理解和完成，同时鼓励合理使用。Aceify提供免费和付费两种方案，不断优化服务质量和准确性。
Jupyter - 开源算法学习与交互式实践环境
GithubJupyter开源项目数据科学算法贡献指南
Jupyter项目是一个开源的算法学习平台，提供多种算法实现和交互式演示。用户可在线运行和编辑算法，体验便捷的开发环境。该项目欢迎贡献新算法，包括源代码、数学解释和演示。平台支持数据集使用，并设有贡献指南和行为准则，致力于构建协作学习社区。
aimo-progress-prize - 开源AI数学奥林匹克解决方案
AI数学奥林匹克GithubNuminaMath大语言模型工具集成推理开源项目数学问题解决
aimo-progress-prize项目提供了一套AI数学奥林匹克解决方案，包含DeepSeekMath-Base 7B模型微调方法、数据集和自一致性解码算法。项目使用TRL、PyTorch等库，在8个H100 GPU上10小时内完成训练。仓库包括安装指南、训练方法和代码结构说明，为AI数学研究提供参考资源。
Qwen2.5-Math-72B-Instruct - 专注于中英文数学问题的高级语言模型
Chain-of-ThoughtGithubHuggingfaceQwen2.5-MathTool-integrated Reasoning开源项目数学语言模型模型自然语言处理
Qwen2.5-Math-72B-Instruct是一款专门针对数学问题的大型语言模型。该模型支持思维链（CoT）和工具集成推理（TIR）技术，能够处理中英文数学题。在MATH基准测试中，模型达到了87.8的高分，展现了其在复杂计算、符号操作和算法推理方面的卓越能力。作为Qwen2.5-Math系列的重要组成部分，这个模型为数学问题提供了高效的解决方案。
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