#实验

LLM-Finetuning-Toolkit

该工具通过yaml配置文件进行管理，支持LLM微调的各个方面，包括提示词、模型、优化策略和测试。用户可以通过pipx或pip安装，并按照提供的指南进行使用，涵盖基础到高级的使用场景。实验结果会被自动记录和保存。工具的模块化设计允许进一步扩展和定制。

awesome-exploration-rl

该项目聚焦强化学习探索方法,提供最新研究论文、分类体系和可视化案例。涵盖经典和前沿探索策略,持续追踪领域进展。对研究人员和实践者而言是宝贵参考,可用于研究探索-利用权衡或解决具体挑战。项目内容全面且定期更新,是强化学习探索领域的重要资源库。

ActDetect

这个社交媒体行为分析实验项目在短短6周内吸引了超过50万次点击，展示了大数据分析在社交领域的潜力。尽管技术上成功，但因缺乏可行的盈利模式而终止。项目为未来类似研究提供了宝贵经验，团队仍通过电子邮件保持开放交流。这个概念验证实验揭示了社交媒体用户行为分析的挑战和机遇，对相关领域的发展具有启发意义。

Evolv AI

Evolv AI是一个AI驱动的体验优化平台，通过评估数字体验提供UX改进建议，自动化构建和优化用户体验。平台能生成实验所需代码、文案和图片，与现有技术无缝集成，持续优化多个客户接触点，提升转化率和收入等关键指标。该平台利用AI技术评估数字体验，支持数据驱动决策，实现个性化体验和实时优化，帮助企业提高关键业务指标。

athina-evals

athina-evals是一个开源AI评估工具集，包含50多个预设评估和自定义评估功能。该项目与Athina IDE集成，支持开发原型管道、运行实验和比较数据集。用户可通过编程或图形界面执行评估，在Athina IDE中查看结果并进行数据集对比。这一工具旨在提升AI团队的工作效率和分析能力。

featurevisor

Featurevisor是一个专为开发者设计的特性管理平台，集成Git工作流以管理功能标志、实验和远程配置。它支持特性标志、A/B测试、用户分段、渐进式推出和变量存储等核心功能，并为JavaScript、Swift、React和Vue.js提供SDK。通过使用静态JSON数据文件并支持CDN部署，Featurevisor为开发团队提供了灵活高效的特性管理解决方案。

simple_rl

simple_rl框架专注于简化强化学习实验流程和提高结果可复现性。它内置了网格世界、OpenAI Gym等MDP环境，实现了Q-learning和R-Max等经典算法。新增的实验复现功能方便研究者重现成果。该框架支持Python 2和3，为强化学习研究和教学提供了实用工具。

elliot

Elliot是一个面向研究人员的推荐系统评估框架。它通过配置文件驱动实验流程，涵盖数据加载、模型优化、训练和结果收集。框架支持多种数据分割策略和超参数优化，提供准确性、偏见和公平性等评估指标。Elliot注重实验可重复性，让研究人员能全面控制实验过程，是推荐系统研究的有力工具。

continual-learning-baselines

该项目提供了一套持续学习策略和基线示例,基于Avalanche库实现多种算法,如Less-Forgetful Learning和Elastic Weight Consolidation。项目在Permuted MNIST、Split CIFAR-100等数据集上进行了评估,可重现原始论文结果或自定义参数。这为持续学习研究提供了可靠的基准平台,便于比较不同策略的性能。