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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
SciPhi Cloud - 综合RAG开发平台助力AI应用快速部署和优化
AI工具AI应用RAGSciPhi Cloud向量搜索文档管理
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BayesianOptimization - 贝叶斯优化的Python库 高效优化黑盒函数
GithubPython全局优化开源项目机器学习贝叶斯优化高斯过程
BayesianOptimization是一个纯Python实现的贝叶斯全局优化库。该工具利用高斯过程构建未知函数的后验分布，平衡探索与利用来寻找函数最大值。它适用于高成本函数优化，能以较少迭代找到接近最优的参数组合。BayesianOptimization提供简洁API，支持自定义搜索空间、序列域缩减和约束优化等功能，适用于机器学习模型调参等场景。
OpenRLHF - 高性能强化学习框架助力大规模语言模型优化
GithubOpenRLHFRLHF框架分布式训练开源项目强化学习模型微调
OpenRLHF是一款基于Ray、DeepSpeed和Hugging Face Transformers构建的高性能强化学习框架。该框架简单易用，兼容Hugging Face模型和数据集，性能优于优化后的DeepSpeedChat。它支持分布式RLHF，能够在多GPU环境下进行70B+参数模型的全规模微调。OpenRLHF集成了多项PPO实现技巧以提升训练稳定性，同时支持vLLM生成加速和多奖励模型等先进特性，为大规模语言模型优化提供了强大支持。
pyEPR - 自动化约瑟夫森量子电路设计与分析框架
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pyEPR是一个开源的Python模块,用于自动化约瑟夫森量子电路的设计和分析。该框架基于能量参与比(EPR)方法,可快速分析复杂超导量子电路。pyEPR集成了HFSS等电磁仿真软件,自动执行本征模分析和哈密顿量计算,简化了量子比特和谐振腔的设计流程。目前已被耶鲁大学、IBM等多家量子计算机构采用。
chatglm-maths - ChatGLM-6B数学运算能力优化项目
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该项目旨在优化ChatGLM-6B模型的整数和小数四则运算能力。项目采用LORA、PPO等多种训练方法，支持GPU和CPU环境。内容包括自动生成的训练样本、微调数据集、LORA权重，以及环境配置和使用说明。这一工具主要面向开发者和研究人员，用于提升大语言模型的数学计算表现。
pythia-2.8b-v0 - 支持可解释性研究的多尺寸语言模型，适合科学研究应用
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Pythia模型套件旨在支持大型语言模型的可解释性研究，提供多种尺寸的模型以及去重和未去重的数据版本。尽管不以提升下游性能为主要目标，但测试显示在某些任务中表现卓越。基于Transformer架构的Pythia-2.8B可进行微调研究，适用于探索语言模型的训练过程和变化情况。项目采用Apache 2.0许可，模型及检查点可通过Hugging Face获取，促进语言模型的训练与科研开发。
DI-hpc - 高性能计算组件加速强化学习算法
CUDADI-HPCGithubPyTorch开源项目强化学习算法加速
DI-HPC是一款专为强化学习算法设计的高性能计算组件，主要用于加速GAE、n-step TD和LSTM等常见模块。该组件支持前向和反向传播，适用于训练、数据收集和测试环节。DI-HPC兼容CUDA环境和多个PyTorch版本，提供简便的安装方式和性能测试工具。通过提升计算效率，DI-HPC为强化学习研究和开发提供了有力支持。
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AI作业助手AI工具Solvely在线解决方案数学求解器逐步解答
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Phi-3.5-MoE-instruct是一款高性能开源多语言模型。采用混合专家架构,仅用6.6B活跃参数即可实现优异性能。支持128K上下文长度,在推理、数学和代码生成等方面表现出色。模型专注高质量推理数据,经过严格微调和安全增强,适用于商业和研究领域。
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