mctx

高效JAX实现的蒙特卡洛树搜索库

Mctx是一个基于JAX的蒙特卡洛树搜索库，实现了AlphaZero和MuZero等算法。该库支持JIT编译和并行批处理，以提高计算效率。Mctx平衡了性能和易用性，为研究人员提供了探索搜索型强化学习算法的便利工具。它包含通用搜索函数和具体策略实现，用户只需提供学习到的环境模型组件即可使用。

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论文

介绍相关项目

awesome-monte-carlo-tree-search-papers - 精选蒙特卡洛树搜索论文资源库

GithubMonte Carlo树搜索人工智能开源项目强化学习机器学习算法优化

该项目收集了机器学习、计算机视觉、自然语言处理等多个领域的蒙特卡洛树搜索(MCTS)相关论文。涵盖顶级会议和期刊发表的最新研究成果，并提供部分论文的代码实现。这一资源库为研究人员和开发者提供了全面了解MCTS在各领域应用和进展的机会。

jaxdf - JAX框架打造可微分物理模拟器

GithubJAXjaxdf偏微分方程开源项目数值模拟自动微分

jaxdf是基于JAX的开源框架，用于创建可微分数值模拟器。该框架支持任意离散化，主要应用于物理系统建模，如波传播和偏微分方程求解。jaxdf生成的纯函数模型可与JAX编写的可微分程序无缝集成，适用于神经网络层或物理损失函数。框架提供自定义算子、多种离散化方法，并附有详细文档和示例。

penzai - 用于构建、编辑和可视化神经网络的 JAX 研究工具包

GithubJAXPenzai开源项目模型可视化深度学习神经网络

Penzai是一个基于JAX的库，专为通过函数式pytree数据结构编写模型而设计，并提供丰富的工具用于可视化、修改和分析。适用于反向工程、模型组件剥离、内部激活检查、模型手术和调试等领域。Penzai包括Treescope交互式Python打印工具、JAX树和数组操作工具、声明式神经网络库及常见Transformer架构的模块化实现。该库简化了模型处理过程，为研究神经网络的内部机制与训练动态提供了支持。

XLB - 基于JAX的可微分格子玻尔兹曼方法库

GithubJAXLattice BoltzmannXLB开源项目流体动力学深度学习

XLB是一款开源的格子玻尔兹曼方法库，基于JAX构建。该库支持2D和3D模拟，具有全可微分特性，能高效解决流体动力学问题。XLB支持多GPU分布式计算，可进行大规模模拟。提供多种边界条件和碰撞核选择，并采用Python接口设计，便于使用和扩展。这些特性使XLB成为物理驱动机器学习研究的有力工具。

fastmlx - FastMLX为MLX模型提供高性能托管API 支持视觉和语言模型

APIFastMLXGithubMLX模型图像处理开源项目机器学习

FastMLX是一个高性能API，用于托管MLX模型，包括视觉语言模型和语言模型。它提供OpenAI兼容接口，支持动态模型加载、多种模型类型和图像处理。FastMLX具有高效的资源管理能力，易于集成和扩展。通过多工作进程并行处理，提高了系统吞吐量和响应速度。此外，FastMLX支持函数调用功能，进一步增强了其多功能性。

xuance - 多框架支持的深度强化学习算法库

GithubXuanCe多框架支持开源库开源项目深度强化学习算法实现

XuanCe是一个开源的深度强化学习算法库,支持PyTorch、TensorFlow和MindSpore等多种框架。它兼容单智能体和多智能体任务,提供丰富的算法实现。XuanCe设计模块化,易于学习和使用,运行速度快。支持经典控制、Box2D、MuJoCo、Atari等多种环境,为研究和开发提供全面的深度强化学习工具。

xmtf - 通过多任务微调提升跨语言泛化能力

BLOOMZGithubmT0xP3多任务微调开源项目跨语言泛化

XMTF项目探索了通过多语言多任务微调来增强模型的跨语言泛化能力。研究者基于BLOOM和mT5模型，使用xP3数据集进行微调，开发了BLOOMZ和mT0系列模型。这些模型在46种语言的13个任务上接受训练，展现出显著的跨语言和跨任务迁移学习能力。项目公开了完整的数据处理流程、模型训练方法和评估体系，为自然语言处理领域的跨语言研究提供了重要参考。

ortex - Elixir实现的ONNX模型并发推理框架

ElixirGithubONNX RuntimeOrtex开源项目机器学习模型模型推理

Ortex是基于ONNX Runtime的Elixir封装库，通过Nx.Serving实现ONNX模型的并发和分布式部署。该框架支持CUDA、TensorRT和Core ML等多种后端，能够高效加载和推理主流机器学习库导出的ONNX模型。Ortex还提供了便捷的存储型张量实现，为开发者提供了灵活且高效的机器学习模型部署方案。

jaxlie - JAX Lie群库为计算机视觉和机器人应用提供刚体变换

GithubJAXLie群jaxlie开源项目机器人学计算机视觉

jaxlie是一个基于JAX的Lie群实现库，专注于计算机视觉和机器人应用中的刚体变换。它实现了SO2、SE2、SO3和SE3等常用Lie群，支持自动微分、优化和JAX函数变换。该库提供前向和反向模式AD、流形优化、广播和序列化等功能，为开发者提供刚体变换的高效工具。

acme - 强化学习的高效构件库，提供灵活基线

AcmeGithub代理分布式开源项目强化学习研究框架

Acme是一个提供简洁、高效和易读参考实现的强化学习构件库。此库不仅为稳固的基线提供灵活性，还能作为新研究的起点。支持多种规模的代理（单流与分布式），特别适合研究人员使用。项目内含详细的入门指南、代码示例和完整文档，确保用户能够快速上手并理解设计决策。

相关项目

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