RLX是一个基于MLX的强化学习框架，旨在为研究人员和工程师提供一个易于使用的平台，以便开发和实现强化学习算法。 RLX提供了一组易于使用的API和工具，可以帮助用户轻松地构建和训练强化学习模型。此外，RLX还提供了...

Mojo是一种面向生物信息学的编程语言，旨在提供一个易于使用且功能强大的工具来处理大型生物数据集。该语言建立在Perl语言的基础上，为用户提供了一种更简洁，更易于阅读和维护的编程体验。与Perl相比，Mojo语言的语...

目标检测是识别物体及其边界框的过程。通常只能为训练前选择的一组固定物体进行检测。本研究介绍了一种实时方法，可以进行开放词汇目标检测，这意味着它可以检测任何在运行时指定的物体组合的边界框。该方法使用了一...

Google的MusicLM团队使用了300k份反馈和其他奖励信号，在其音乐生成模型上运行了RL过程。他们发现该模型在人类偏好研究中表现优异，但尚不清楚哪种RL方法能产生最高保真度的输出。

Low Latency Runtime (LLRT)是一种JavaScript运行时，旨在解决对快速高效Serverless应用程序的不断增长的需求。与在AWS Lambda上运行的其他JavaScript运行时相比，它提供了超过10倍的更快启动时间和最多2倍的总体更...

Pearls是Meta维护的一个RL框架。本教程将介绍如何使用该软件解决基于贝叶斯试验的学习问题。

Monte Carlo Tree Search (MCTS)是一种先进的搜索算法。它被用于AlphaGo中，研究人员现在正在努力将其与语言模型集成。MCTS的实现一直以来都非常棘手，但是Jax的出现使得它变得更为容易。现在，开发者们可以在GitHub...

Starlink最新的社区网关服务可为互联网服务提供商提供千兆速度。客户需要支付125万美元的预付款（每月75000美元），即可获得帮助建立专门接收高达10Gbps宽带速度的设施的服务。互联网服务提供商需要提供土地、电力和...

奖励模型在RLHF中用于表示人类偏好，尽管被对齐的模型通常“破解奖励”并实现不利的性能。通过合并多个奖励模型，这些模型保持线性模式连接，得到的对齐模型被79％的人更喜欢，而不是一个对齐单一奖励模型的模型。模型...

近日，GitHub开源了MM-Interleaved模型，该模型在处理和生成交替的图文数据方面表现出色。MM-Interleaved模型能够根据输入的文本描述生成对应的图像，同时也可以从图像中提取文本。该模型使用了条件生成对抗网络（Co...