TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #15340 · Dec 17

#python#gym#gym_environment#reinforcement_learning#reinforcement_learning_agent#reinforcement_learning_environments#rl_environment#rl_training NeMo Gym helps you build and run reinforcement‑learning training environments for large language models, letting you develop, test, and collect verified rollouts separately from the training loop and integrate with your preferred RL framework and model endpoints (OpenAI, vLLM, etc.). It includes ready resource servers, datasets, and patterns for multi‑step, multi‑turn, and tool‑using scenarios, runs on a typical dev machine (no GPU required), and is early-stage with evolving APIs and docs. Benefit: you can generate high‑quality, verifiable training data faster and plug it into existing training pipelines to improve model behavior. https://github.com/NVIDIA-NeMo/Gym

Results

1 similar post found

Search: #fourpillars

当前筛选 #fourpillars清除筛选
Regina Bar

@reginabargin · Post #217 · 04/25/2025, 01:03 PM

Посмотрите какого красавчика мы завели в баре прямиком из Австралии. Four Pillars Bloody Shiraz Gin Джин с колоритным названием Bloody Shiraz Gin. Настаивался напиток на винограде Шираз урожая 2019 года. Процесс длился восемь недель, а каждый день жидкость тщательно перемешивали. На финише будущий джин сцедили, а вот фильтровать не стали, чтобы сохранить уникальный вкус и аромат. В результате получился джин насыщенного красного цвета с цитрусово-ягодным ароматом и приятным, пряным послевкусием. Крепость напитка составила 37,8%. Это очень вкусно в гимлете, потрясающе в кловере и неожиданно в негрони. Приходите попробовать) #gin#fourpillars#regina#reginabar#cocktails