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PhySO

优化物理规律发现的符号回归工具

PhySO是一个利用深度强化学习的符号优化包,通过维度分析减少搜索空间,在噪声环境中实现优异性能。该工具适用于多个数据集的单一解析功能搜索和物理单位约束优化,支持Linux、OSX和Windows平台。PhiSO在Feynman基准测试中表现出色,并提供详细的安装和使用指南,便于用户执行符号回归任务。

Philoquent.ai - 创新教育科技平台融合智能技术提升学习体验
AI工具Philoquent.ai教育生态系统智能学习深度智能移动学习
Philoquent.ai是一个创新教育科技平台,融合深度智能技术开发多元化学习产品。平台构建了覆盖基础教育到高等考试的完整生态系统,运用先进算法和移动优先策略,为学习者和教育工作者提供互动环境。平台致力于激发学习潜力,创造丰富有趣的学习体验。
pythia-12b-deduped - 面向解释性研究的大模型工具集
EleutherAIGithubHuggingfacePythiaPython大语言模型开源项目文本预测模型
Pythia Scaling Suite是EleutherAI开发的用于解释性研究的大语言模型集合。该套件包含八种尺寸的模型,每种尺寸有去重和非去重版本,均在相同的数据集和顺序下训练,提供科学实验的受控环境,支持对大型语言模型的行为与功能研究。用户可以在Hugging Face上获取154个中间检查点,并通过开源代码库进行调整和扩展。
Phi-3-medium-4k-instruct - 轻量级多任务语言模型
GithubHuggingfacePhi-3大语言模型开源项目指令微调推理能力模型自然语言处理
Phi-3-medium-4k-instruct是一个14B参数的轻量级开源语言模型,在常识、语言理解、数学和编码等多项基准测试中表现优异。该模型采用高质量合成数据和公开数据训练,经过指令微调和安全优化,支持4K上下文长度。它适用于内存/计算受限环境和低延迟场景,可广泛应用于商业和研究领域。
KoopmanLab - Koopman神经算子 高效求解非线性偏微分方程
GithubKoopmanLabKoopman神经算子偏微分方程开源项目机器学习物理方程求解
KoopmanLab是一个开源的Koopman神经算子包,基于PyTorch开发。该项目结合机器学习和动力系统理论,提供了一种无网格方法来求解非线性偏微分方程。KoopmanLab实现了多种模型,如KNO和ViT-KNO,并配备完整的数据处理、训练和测试工具。它可应用于Navier-Stokes方程和浅水方程等物理模拟场景,为研究人员提供了高效灵活的计算框架。
sparseml - 神经网络优化工具,简化代码实现高效稀疏模型
GithubSparseML开源项目推理优化模型优化神经网络稀疏化
SparseML是开源模型压缩工具包,使用剪枝、量化和蒸馏算法优化推理稀疏模型。可导出到ONNX,并与DeepSparse结合,在CPU上实现GPU级性能。适用于稀疏迁移学习和从零开始的稀疏化,兼容主流NLP和CV模型,如BERT、YOLOv5和ResNet-50,实现推理速度和模型大小的显著优化。
dpm-solver - 扩散概率模型采样解算器
DPM-SolverDPM-Solver++Github开源项目深度学习稳定扩散采样算法
DPM-Solver及其改进版DPM-Solver++是高阶解算器,专为扩散ODE设计,无需额外训练,适用于离散和连续时间的扩散模型。实验表明,DPM-Solver在10到20次函数评估内生成高质量样本。该项目已广泛应用于Stable-Diffusion、DeepFloyd-IF等知名项目,支持多种采样与扩散模型,并集成于Diffusers等流行库。
synthesizer - 定制数据生成及RAG集成,提升LLM训练效率
Custom Data CreationGithubLLMRAGSciPhiSynthesizer[ΨΦ]开源项目
Synthesizer是一个通用的LLM框架,支持通过LLMs生成定制数据集,快速进行RAG集成,且设置简便。它内置的RAG供应商接口支持与Agent Search API无缝集成,适用于LLM训练和数据增强。用户可访问官方文档获取详细信息、教程和API参考,并在Discord社区中讨论。
ASE_ANI - 神经网络势能模型为原子模拟提供高效准确预测
ANIGithub分子动力学开源项目机器学习神经网络势能量子化学
ASE-ANI是一个开源的神经网络势能模型接口,为原子模拟环境(ASE)设计。它集成了ANI-1x和ANI-1ccx模型,可对CHNO元素进行高精度预测。该项目运用深度学习技术,实现了DFT级别的精度和显著降低的计算成本。ASE-ANI支持CUDA加速,适用于配备NVIDIA GPU的Ubuntu系统,为分子动力学模拟等应用提供高效解决方案。
pygmo2 - 大规模并行优化Python库
GithubPython库pygmo优化算法并行计算开源项目科学计算
pygmo是一个开源的、用于大规模并行优化的科学Python库。它围绕提供优化算法和优化问题的统一接口而构建,使其易于在大规模并行环境中部署。该库支持多目标优化和多种优化算法,能够高效处理复杂的优化问题和大规模数据。pygmo提供了全面的文档和教程,适用于研究、教学以及各种实际应用场景。其强大的功能和灵活性使其成为解决复杂优化挑战的理想工具。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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