hl-gauss-pytorch开源项目 – 基于PyTorch的高斯直方图损失函数

这是一个专注于应用于网络安全的强化学习资源的精心整理列表，包含研究论文、实用实现和相关工具，旨在帮助研究人员和开发者在这一领域获得最新的信息和技术支持。

AI2开源的OLMo语言模型核心构建模块，基于PyTorch实现，提供了完整的模型训练和优化组件，支持多种规模模型(1B-13B)训练，包含flash attention、float8训练等高级特性

Flashbax 是一个专为与 JAX 范例兼容而设计的库，旨在简化强化学习 (RL) 背景下的体验重放缓冲区的使用。它允许在完全编译的函数和训练循环中轻松利用这些缓冲区，从而加速强化学习过程并简化缓冲区管理。

Atari 是一个专为 Arcade Learning Environment 设计的强化学习项目，集成了优先经验回放、持续优势学习、引导式双重双 DQN 等先进技术，旨在提升强化学习算法的性能和效率。

Slideflow是一个用于组织学图像分析的深度学习流水线，支持Tensorflow/Keras和PyTorch。它提供了一个便捷的环境来构建和管理图像分析工作流程，具有良好的可扩展性，可以满足各种图像分析需求。

makeMoE 是一个从头开始实现的稀疏专家混合语言模型，基于 PyTorch 框架，采用自回归字符级语言模型架构。该项目灵感来源于 Andrej Karpathy 的 makemore 项目，旨在通过稀疏专家混合架构实现高效的语言模型训练和推理。它涵盖了模型的基本组成、自注意力机制、专家网络、Top-k 路由、噪声 Top-k 路由等核心组件的代码实现，并提供了模型的初始化方法、训练循环以及文本生成示例。makeMoE 不仅适用于研究和学习稀疏专家混合语言模型的实现，还可作为自回归字符级语言模型的参考实现，适用于自然语言处理领域的实验和开发。

该项目专注于通过投影器集成方法增强特征蒸馏技术，以提高模型性能和特征提取能力。

LLaMA-O1 是一个大型推理模型框架，专为 PyTorch 和 HuggingFace 设计，支持训练、推理和评估。它集成了蒙特卡洛树搜索（MCTS）、自我对弈强化学习、PPO 和类似 AlphaGo Zero 的双策略范式，适用于大型语言模型的开发和应用。

GenRL是一个多模态基础世界模型，旨在为通用具身智能体提供支持。它能够将语言和视频提示嵌入到具身领域，通过解码模型的潜在状态序列来可视化预期行为，进而训练智能体执行任务。该项目适用于强化学习和多模态任务的研究，是开发具身智能体的基础模型。

rs是一个基于JAX的随机搜索实现，专为运动任务设计，能够高效地利用MuJoCo XLA (MJX)进行训练，支持多种运动环境，便于研究和实验。

以爱丽丝漫游“可微分”仙境为比喻，向读者介绍神经网络领域的入门书，涵盖自动微分优化函数、序列、图、文本和音频处理的设计技术。

Apple Silicon开发环境配置指南，为开发者提供在Apple Silicon芯片上安装和配置PyTorch、TensorFlow和JAX的指导，助力在M1/M2芯片上高效运行机器学习框架

这是一个包含多个基于PyTorch的深度学习应用的库，旨在为圣路易斯华盛顿大学课程提供教育资源和实例，帮助理解深度学习概念。

该研究调查了小型Transformer如何使用下一个token预测目标有效地学习算术运算和基本函数，包括加法、乘法、平方根等。

AnyModal是一个基于PyTorch的灵活多模态语言模型框架，支持轻松集成图像、音频等多种输入模态。它提供了模块化的架构设计，便于添加新的输入模态处理器和分词器，并拥有丰富的预训练模型库。AnyModal框架将多种输入模态直接融入大语言模型，适用于多模态数据的复杂任务。