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

Hashtags

#python #gym #gym_environment #reinforcement_learning #reinforcement_learning_agent #reinforcement_learning_environments #rl_environment #rl_training

Results

2 similar posts found

Search: #silicon

当前筛选 #silicon清除筛选

Закиев Василь. (AI)ron manager

@zvasilchannel · Post #1460 · 01/11/2025, 09:36 AM

Find similar View

Российский проект RakeSearch имеет неприятную особенность – после перезагрузки задачи начинают считаться заново. Когда задачи считаются в 30+ потоков и среди них есть задачи длительностью до часа, то это приводит к потере до получаса рабочего времени мощного компа. На скринах пример списка задач до и после перезагрузки. В общей картине эти потери, конечно, незначительны. А вот ведущему проекта Эдуарду Ватутину спасибо за регулярные посты о ходе проекта и публикациию результатов в энциклопедии OEIS. Имхо достойно того, чтобы 100% времени наших CPU выделять на RakeSearch. Вот бы ещё на Apple Silicon и на Linux появились задачи от проекта! Подписывайтесь на Эдуарда: https://vk.com/id162891802 #rakesearch #silicon

Hashtags

#rakesearch #silicon

ФГБУН Институт высокотемпературной электрохимии УрО РАН

@ihteubras · Post #164 · 12/07/2022, 08:03 AM

Find similar View

Свежая работа регулярного выпуска👇 🟢 2022 🟢 V. 9 🟢 Issue 4 🟢 No. 20229424 🟢 Article 📜 Electroreduction of silicon from the NaI–KI–K2SiF6 melt for lithium-ion power sources 👩‍🎓👨‍🎓 R.K. Abdurakhimova, M.V. Laptev (https://orcid.org/0000-0003-3338-0057), N.M. Leonova (https://orcid.org/0000-0003-1016-8977), A.M. Leonova (https://orcid.org/0000-0001-5900-7045), A.S. Schmygalev (https://orcid.org/0000-0001-9783-309X), A.V. Suzdaltsev (https://orcid.org/0000-0003-3004-7611) 🏛 Ural Federal University, https://urfu.ru/en 🏛 Institute of High-Temperature Electrochemistry, http://www.ihte.uran.ru 📚#silicon#nanofibers#electroreduction#melt#lithium#cycling#NaI#KI#K2SiF6 🔗https://doi.org/10.15826/chimtech.2022.9.4.24 https://journals.urfu.ru/index.php/chimtech/article/view/6294

Hashtags

#silicon #nanofibers #electroreduction #melt #lithium #cycling #nai #ki #k2sif6