Sudoku-RWKV

Un modelo RWKV especializado en resolver sudokus.

Producto ComúnProgramaciónSudokuModelo RWKV

Sudoku-RWKV es una herramienta para resolver sudokus basada en el modelo RWKV. Utiliza técnicas de aprendizaje profundo para resolver problemas de sudoku. Este modelo ha sido entrenado específicamente para manejar una gran cantidad de ejemplos de sudokus, lo que le proporciona una alta precisión en la resolución. La información de antecedentes del producto indica que el modelo fue entrenado con aproximadamente 2 millones de ejemplos de sudokus, abarcando aproximadamente 39.2 mil millones de tokens, con una cantidad de parámetros de aproximadamente 12.7 millones, un vocabulario de 133 palabras, una arquitectura de 8 capas y 320 dimensiones por capa. Las principales ventajas del modelo son su alta eficiencia y precisión, capaz de resolver cualquier sudoku resoluble.

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Sudoku-RWKV Fuentes de tráfico

Sudoku-RWKV Alternativas

Sudoku-RWKV — Un modelo RWKV especializado en resolver sudokus.

ComfyUI-LuminaWrapper — Un envoltorio de Python para el modelo Lumina

UniRef++ — Un modelo unificado para la segmentación de objetos en imágenes y vídeo

AoT — Atom of Thoughts (AoT) es un marco para mejorar el rendimiento de la inferencia de los modelos de lenguaje grandes.

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V es un framework de generación de imagen a video basado en HunyuanVideo, desarrollado por Tencent.

QwQ-32B — QwQ-32B es un potente modelo de inferencia, diseñado para la resolución de problemas complejos y la generación de texto, con un rendimiento excepcional.

CogView4-6B — CogView4-6B es un potente modelo de generación de imágenes a partir de texto, centrado en la generación de imágenes de alta calidad.

Cliprun — Convierte cualquier página web en un entorno de programación Python; ejecuta código sin configuración.

UniTok — UniTok es un tokenizador visual unificado para la generación y comprensión visual.

smallpond — Un framework de procesamiento de datos ligero basado en DuckDB y 3FS

PhotoDoodle — PhotoDoodle es una implementación de código que aprende la edición de imágenes artísticas a partir de un pequeño conjunto de datos de pares de imágenes.

Probly — Una aplicación de escritorio impulsada por IA que combina la funcionalidad de una hoja de cálculo con la capacidad de análisis de datos de Python.

Datos de perfilado en DeepSeek Infra — Analiza las estrategias de superposición de cómputo y comunicación en V3/R1, proporcionando datos de análisis de rendimiento para frameworks de aprendizaje profundo.

EPLB — Un algoritmo de código abierto para el balanceo de carga de paralelismo de expertos, diseñado para optimizar la asignación y el balanceo de carga de expertos en entornos multi-GPU.

DualPipe — Un algoritmo de paralelismo de canalización bidireccional que superpone el cálculo y la comunicación durante el entrenamiento V3/R1.

DeepGEMM — DeepGEMM es una biblioteca CUDA para la multiplicación de matrices FP8 de alta eficiencia, que admite escalado de grano fino y diversas técnicas de optimización.

DeepEP — DeepEP es una biblioteca de comunicación eficiente para Mixture-of-Experts (MoE) y comunicación paralela de expertos (EP).

FlexHeadFA — Mecanismo de atención preciso, rápido y eficiente en cuanto a memoria.

FlashMLA — FlashMLA es un núcleo de decodificación MLA eficiente optimizado para GPU Hopper, ideal para servicios de secuencias de longitud variable.

QwQ-Max-Vista previa — QwQ-Max-Vista previa es el último logro de la serie Qwen, construido sobre Qwen2.5-Max, y cuenta con una potente capacidad de razonamiento y aplicaciones multidominio.

Claude 3.7 Sonnet — Claude 3.7 Sonnet es el último modelo inteligente de Anthropic, que ofrece respuestas rápidas y razonamiento profundo.

VLM-R1 — VLM-R1 es un modelo de lenguaje visual reforzado estable y versátil, enfocado en tareas de comprensión visual.

Crawl4LLM — Una herramienta de rastreo web eficiente para el preentrenamiento de LLM, enfocada en obtener datos web de alta calidad de manera eficiente.

BioEmu — BioEmu es un modelo de aprendizaje profundo generativo para la simulación escalable de conjuntos de equilibrio de proteínas.

KET-RAG — KET-RAG es un marco de generación mejorado con recuperación de información basado en grafos de conocimiento, diseñado para la indexación eficiente de documentos y la generación de respuestas.

FlashVideo — FlashVideo es un modelo de generación de vídeo de alta resolución y alta eficiencia, centrado en la fluidez de los detalles y la fidelidad.

Supervisor de Multiagentes LangGraph — Una biblioteca Python para crear sistemas jerárquicos de multiagentes basados en LangGraph.

Detección de Compatibilidad de Modelos DeepSeek — Detecta si un dispositivo puede ejecutar modelos DeepSeek de diferentes escalas, ofreciendo una predicción de compatibilidad.

Huginn-0125 — Huginn-0125 es un modelo de profundidad recurrente con variables latentes de 3.5 mil millones de parámetros, que destaca en el razonamiento y la generación de código.

Preentrenamiento de modelos de lenguaje recurrentes a gran escala — Código de preentrenamiento para modelos de lenguaje recurrentes profundos a gran escala, compatible con la ejecución en 4096 GPU AMD.