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PhySO

优化物理规律发现的符号回归工具

$\\Phi$-SO符号优化深度强化学习物理单位约束物理定律Github开源项目

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。

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介绍相关项目
safe-control-gym - 安全控制与强化学习的物理仿真平台
Githubsafe-control-gym仿真环境安全约束开源项目强化学习机器人控制
'safe-control-gym'是一个开源的基于物理的仿真平台，为学习控制和强化学习研究提供CartPole和Quadrotor环境。该平台支持符号化先验动力学，实现多种扰动和约束条件，集成了多种控制器和安全过滤器。研究人员可利用此平台测试控制方法的鲁棒性和泛化能力，探索安全学习和控制领域的创新。
schnetpack - 原子级系统深度学习建模工具包
GithubSchNetPack分子动力学原子系统开源项目深度神经网络量子化学
SchNetPack是一个开源的深度学习工具包,用于原子级系统建模。它提供了构建和训练神经网络的基础组件,可预测分子和材料的势能面及量子化学性质。该工具包支持SchNet和PaiNN等先进模型,能够计算偶极矩、极化率等多种属性,并集成了分子动力学模拟功能。SchNetPack简化了新模型的开发和评估流程,为原子级机器学习研究提供了有力支持。
mealpy - 元启发式算法优化库实现多种优化算法
GithubMEALPYPython库优化算法元启发式算法开源软件开源项目
MEALPY实现了215种元启发式算法,是当前最全面的Python优化库之一。它可解决连续和离散优化等多种问题,支持参数分析、性能评估和收敛分析。该库设计简洁,提供结果导出和模型导入导出功能,适用于各类优化任务。MEALPY兼容Python 3.7+,依赖numpy等科学计算库。
phospho - 用于 LLM 应用程序的文本分析平台
GithubLLM应用phospho开源项目数据可视化文本分析自动评估
Phospho 是为LLM应用设计的文本分析平台，提供灵活的日志记录、自动评估、洞察提取和数据可视化等功能，帮助开发者发现问题和提取用户反馈，从而评估应用的效果。借助phospho，开发者可以安心地在生产环境中部署LLM应用，并通过用户反馈不断优化对话体验。该平台支持Python和JavaScript客户端，方便快速集成和自动处理批量信息事件。用户还可以在注册托管版本后，在协作平台上管理phospho实验室的评估工作。
opytimizer - 基于自然启发的Python优化库 简化元启发式算法开发
GithubOpytimizerPython优化器元启发式优化开源项目搜索空间自然启发算法
Opytimizer是一个基于自然启发的Python优化库,实现了多种元启发式算法。它允许用户创建自定义优化器、设计优化任务并组合不同策略。该库专注于最小化问题,提供丰富示例和主流机器学习框架集成。Opytimizer可简化计算实验和参数调优,适合优化算法研究和应用开发。
Synthical - 智能科研文献检索与推荐平台
AI工具人工智能天体物理学机器学习计算机视觉量子物理
Synthical整合机器学习、生物学、物理学等多领域最新学术论文,通过智能分类和个性化推荐,助力研究人员高效获取关键研究内容。平台提供论文摘要、作者信息等功能,并支持个性化订阅与收藏,便于追踪前沿研究动态,全面提升科研效率。
phasellm - 探索和评估大型语言模型的框架
API集成GithubPhaseLLM大语言模型开源开源项目性能评估
PhaseLLM是一个创新的框架，旨在帮助用户管理和测试由大型语言模型（LLM）驱动的体验，如ChatGPT及其变种。该框架提供标准化API，兼容OpenAI、Cohere、Anthropic等多家服务提供商，构建评估体系，并新增自动化功能，使开发者和数据科学家能更容易地启动新的产品。适合各类品牌和产品经理，简化和加速大型语言模型的集成与评估过程。
PiSSA - 高效微调大语言模型的创新方法
GithubPiSSA低秩适应参数高效微调大语言模型奇异值分解开源项目
PiSSA是一种创新的参数高效微调方法，通过优化关键奇异值和向量来增强大语言模型性能。相较于LoRA，PiSSA展现出更快的收敛速度和更优的效果。在多个基准测试中，PiSSA的表现全面超越LoRA。这种方法不仅保留了LoRA的参数效率和量化兼容性优势，还大幅降低了4位量化误差。PiSSA初始化迅速，易于从LoRA转换。在多种模型和任务中，PiSSA均表现出色，为大语言模型的高效微调提供了新的可能性。
DeepSpeed - 一个深度学习优化库，专为大规模模型训练和推理设计
DeepSpeedGithub分布式训练大规模模型训练开源项目模型压缩模型推理
DeepSpeed 是一个深度学习优化软件套件，专为大规模模型训练和推理设计，能显著优化系统性能和降低成本。它支持亿级至万亿级参数的高效管理，兼容各种计算环境，从资源受限的GPU系统到庞大的GPU集群。此外，DeepSpeed 在模型压缩和推理领域亦取得创新成就，提供极低的延迟和极高的处理速率。
NeuralPDE.jl - Julia语言的物理信息神经网络偏微分方程求解器
GithubJuliaNeuralPDE偏微分方程开源项目物理信息神经网络神经网络
NeuralPDE.jl是一个基于Julia语言的偏微分方程求解器，采用物理信息神经网络(PINNs)技术。该工具具有较高的通用性，可处理常微分方程、随机微分方程等多种方程类型。NeuralPDE.jl支持自定义损失函数、自动构建物理信息损失函数，并整合了多种训练加速技术。此外，它与Flux.jl和Lux.jl兼容，可利用GPU进行深度学习计算。
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