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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。

strawberryfields - 全栈量子光学电路Python库
GithubStrawberry Fields化学开源项目机器学习量子光学电路量子计算
Strawberry Fields是一个全栈Python库,专用于设计、模拟和优化连续变量量子光学电路。其功能包括在Xanadu量子硬件上执行光子算法,解决图优化、网络优化、机器学习和化学等问题。该库配备先进的模拟器,支持TensorFlow后端进行量子程序训练与优化。兼容Python 3.7至3.10,安装简便,提供丰富的教程和实用应用,并鼓励社区参与贡献。
Phi-3-mini-4k-instruct-bnb-4bit - 通过Unsloth工具提升深度学习模型微调速度与内存效率
GithubGoogle ColabHuggingfaceUnslothtransformers开源项目机器学习模型模型微调
项目通过提供免费、易于使用的Google Colab笔记本,便于在微调Phi-3.5、Llama 3.1、Mistral等深度学习模型时实现更高效的速度与内存管理,内存使用减少达74%。用户只需添加数据集并执行所有代码,便可获得加速至最高3.9倍的微调模型,支持导出多种格式或上传至Hugging Face平台。Colab快捷方式有效简化模型微调过程,适用于文本生成和对话模板。
phi-1 - 用于Python代码生成的1.3亿参数Transformer
GithubHuggingfacePhi-1Python编程代码生成安全风险开源项目模型模型限制
Phi-1是一个专注于Python代码生成的1.3亿参数Transformer模型,利用多种数据集进行训练。在基本Python编码基准测试中,Phi-1的准确率超过50%。这个模型适用于生成代码,但用户需警惕其安全性问题,不适用于生产环境。Phi-1已在transformers版本4.37.0及以上版本中集成。
psi - 开源框架助力多模态集成AI系统开发
GithubPlatform for Situated Intelligence人工智能多模态系统开源框架开源项目流数据处理
Platform for Situated Intelligence (\psi)是一个开源框架,专注于多模态集成AI系统的开发和研究。它提供高性能基础设施处理多模态时序流数据,并配备数据可视化、标注和处理工具。\psi包含丰富的组件生态系统,支持各类传感器、处理技术和执行器。该框架适用于开发社交机器人、混合现实系统等应用,尤其擅长处理流式传感器数据、整合多种AI技术,并满足低延迟要求。
phi-1_5 - 13亿参数的语言模型展现卓越性能
GithubHuggingfacePhi-1.5Transformer人工智能开源项目模型自然语言处理语言模型
Phi-1.5是微软开发的13亿参数Transformer语言模型,在10亿参数以下模型中展现近乎最先进的性能。它未经指令微调,主要用于研究语言模型的安全性和改进。该模型支持多种任务,包括文本生成和代码编写,适用于问答、聊天和编程场景。然而,用户应注意其输出可能存在偏见或不准确,仅供研究参考。
pysox - Python封装的SoX音频处理工具
GithubPythonSoXpysox开源库开源项目音频处理
pysox是一个Python库,为SoX音频处理工具提供了Python接口。它支持音频格式转换、效果应用和文件合并等操作,可实现音频裁剪、压缩、淡入淡出等功能。pysox支持文件处理和NumPy数组操作,适用于音频分析和处理。该库需要SoX 14.4.2或更高版本,支持多种音频格式,并提供了简洁的API接口。
phi3-Chinese - 小体积高性能的phi3模型集合
GithubHugging FaceModelScopephi3phi3-mini开源项目训练变体
phi3-Chinese收录多种phi3训练变体,小体积高性能,适用于手机部署。提供Phi-3-mini-128k-instruct-Chinese中文版和其他英文原版模型的下载链接,并包含训练、推理和部署的详细教程。尽管目前版本存在词表过小和实际效果与预期不符的问题,但仍适用于轻量级垂直任务。
Phi-3-mini-4k-instruct-gguf - 轻量级通用AI模型支持推理分析与代码生成
GithubHuggingfacePhi-3人工智能大语言模型开源项目机器学习模型模型训练
Phi-3-mini-4k-instruct-gguf采用GGUF格式实现的轻量级语言模型,具备3.8B参数规模和4K上下文长度支持。该模型在常识理解、数学计算、代码生成等方面表现突出,适合在计算资源受限环境下运行。模型经过安全性优化,可用于英语场景的商业及研究应用。
pythia - 大语言模型训练过程知识演化分析开源项目
GithubPythia可解释性研究大语言模型学习动态开源项目模型训练
Pythia是一个开源项目,旨在分析大语言模型训练过程中的知识演化。该项目提供完整的模型、数据和代码,包含154个训练检查点,支持研究人员深入探索学习动态和因果关系。Pythia是业界首个支持全面复现和学习动态分析的模型套件,为大语言模型的可解释性研究提供了重要工具。
symbolicai - 将神经网络和符号推理融合的大语言模型框架
GithubLLMPythonSymbolicAI开源项目框架神经符号
SymbolicAI是一个创新框架,融合大语言模型与任务特定提示,通过分治方法解决复杂问题。该框架实现可微分编程和经典编程的无缝集成,支持神经符号、语音、OCR和搜索等多种引擎。它为开发者提供交互式shell、聊天机器人和包管理工具,简化了基于LLM应用的开发和管理过程。
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