evosax

基于JAX的高性能进化策略框架

evosax 进化策略 JAX 优化算法机器学习 Github 开源项目

evosax是基于JAX的进化策略框架，通过XLA编译和自动向量化/并行化技术实现大规模进化策略的高效计算。它支持CMA-ES、OpenAI-ES等多种经典和现代神经进化算法，采用ask-evaluate-tell API设计。evosax兼容JAX的jit、vmap和lax.scan，可扩展至不同硬件加速器。该框架为进化计算研究和应用提供了高性能、灵活的工具。

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介绍相关项目

evov.ai - 智能短视频趋势分析与营销自动化平台

AI工具内容策略短视频趋势社交媒体分析竞争对手分析自动化报告

evov.ai是一个智能营销自动化平台，专注短视频趋势分析和内容策略制定。平台提供实时社交数据分析、竞争对手深度分析、创意内容灵感和自动化报告等功能。通过先进技术，evov.ai助力品牌发现短视频趋势，制定个性化内容策略，提升社交媒体影响力。该平台适用于各类规模企业，尤其能为缺乏内部营销资源的小型企业提供有价值的洞察和策略，推动业务增长。

s2fft - 基于JAX和PyTorch的球谐变换Python库

GithubJAXPyTorchS2FFTWigner变换开源项目球谐变换

S2FFT是一个用于计算球面和旋转群傅里叶变换的Python库。基于JAX和PyTorch实现,S2FFT提供可微分的球谐变换和维格纳变换,支持在GPU和TPU等硬件加速器上运行。该库采用高度并行化的新算法结构,提供多种优化选项和采样方案,包括等角采样和HEALPix采样。用户可根据可用资源和所需角分辨率灵活选择。

EvoLLM-JP-v1-7B - 探索日语语言模型的进化潜力

EvoLLM-JP-v1-7BGithubHuggingfaceSakana AI开源项目日语模型演化模型合并研究开发

EvoLLM-JP-v1-7B是由Sakana AI开发的实验性日语语言模型，采用进化模型合并方法，由多个源模型合并而成。用户可通过Hugging Face平台在研究与开发领域利用该模型，尽管其提供了语言处理的新机遇，但尚未针对商业用途进行验证，需谨慎应用。

vizier - 开源黑盒优化框架助力机器学习研究

GithubVizier分布式系统开源项目机器学习超参数调优黑盒优化

Open Source Vizier是一个Python开发的黑盒优化框架，源自Google Vizier项目。它提供用户、开发者和基准测试三大API，支持分布式多客户端环境。该框架集成了基于JAX的贝叶斯优化器，适用于超参数调优、进化算法和程序搜索等多种场景。作为开源项目，Vizier具有灵活的安装选项，可满足不同的优化研究需求。

EVA - 推进大规模视觉表示学习的前沿

CLIPEVAGithub多模态学习开源项目自监督学习视觉表示

EVA是北京智源人工智能研究院开发的视觉表示学习模型系列。它包括多个子项目，如EVA-01和EVA-CLIP，致力于探索大规模掩码视觉表示学习的极限和改进CLIP训练技术。这些模型在主流平台上提供，为计算机视觉研究提供了有力支持。EVA项目涵盖基础模型、自监督学习和多模态学习等前沿领域。

edward2 - 概率编程语言，为深度学习生态系统设计，支持编写和操控模型用于灵活的训练和推断

Edward2GithubTensorFlow开源项目概率编程模型训练深度学习

Edward2是一个简洁易用的概率编程语言，为深度学习生态系统设计，支持编写和操控模型用于灵活的训练和推断。项目包括核心库代码、示例和前沿研究，同时支持TensorFlow、JAX和NumPy后端。用户可将随机变量与TensorFlow操作结合，开展如贝叶斯逻辑回归等任务。此外，Edward2支持模型计算操作追踪及程序转换，满足各种训练和测试需求。

einops - 灵活高效的张量操作，兼容多个框架

Githubeinopsnumpypytorchtensor操作开源项目深度学习

Einops 提供简洁高效的张量操作，适用于 numpy、pytorch、tensorflow、jax 等多个框架。通过易于理解的 Einstein 风格操作符，提高代码的可读性和可靠性。主要功能包括张量的重新排列、简化、复制、打包与解包。Einops 适用于深度学习和复杂数据处理任务，是开发者优化代码的理想工具。

shorelark - 神经网络与遗传算法驱动的生物进化模拟器

GithubShorelarkWebAssembly开源项目神经网络进化模拟遗传算法

Shorelark是一个结合神经网络、遗传算法和高中数学知识的进化模拟项目。通过可视化界面，它展示了生物进化的过程，使观察者能直观理解进化机制。项目提供了实现教程，适合对人工智能和进化理论感兴趣的开发者与学习者。Shorelark支持多种构建方式，如Cargo和npm，以及Nix，便于不同背景的用户使用。

jkes - 将Java、Kafka和ElasticSearch集成的全功能搜索解决方案

ElasticSearchGithubJavaJkesKafka开源项目搜索框架

Jkes是一个整合Java、Kafka和ElasticSearch技术的搜索框架。它采用注解驱动的JPA风格对象/文档映射，并提供RESTful API进行文档搜索。该框架支持自动索引更新和删除，同时提供灵活的查询接口。Jkes易于集成，可扩展性强，适合需要高性能搜索功能的Java应用。其架构支持多租户平台，为后续引入机器学习搜索排序功能做好了准备。

optuna - 自动化机器学习超参数优化框架

GithubOptunaPython开源框架开源项目机器学习超参数优化

Optuna是一个面向机器学习的开源超参数优化框架。它采用define-by-run风格API，特点是轻量级、通用性强和平台无关。Optuna支持Python式搜索空间定义、高效优化算法、易于并行化和快速可视化。框架可处理多目标优化、约束优化和分布式优化等任务，适用于Python 3.7+版本，并集成多个第三方库。

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