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: #viz

当前筛选 #viz清除筛选
Earth&Climate Tech

@earth_climate_tech · Post #365 · 08/11/2023, 12:21 AM

Визуализация СО2 в зависимости от источника Видео красивое! Эта визуализация показывает баланс CO2 в атмосфере Земли в течение 2021 года по 4м основным источникм: ископаемое топливо (🟠), сжигание биомассы (🔴), наземные экосистемы (🟢) и океан (🔵). Точки на поверхности также показывают, как атмосферный углекислый газ поглощается наземными экосистемами (🟢) и океаном (🔵). Хотя и суша, и океаны являются "поглотителями" углерода в глобальном смысле, отдельные места могут быть источниками. Визуализация основана на вот этой статье . А более подробно можно посмотреть и почитать на сайте Nasa. #CO2#Climate#viz