Sudoku-RWKV

Un modèle RWKV dédié à la résolution de Sudoku.

Produit OrdinaireProgrammationSudokuModèle RWKV

Sudoku-RWKV est un outil de résolution de Sudoku basé sur le modèle RWKV. Il utilise des techniques d'apprentissage profond pour résoudre des grilles de Sudoku. Ce modèle, entraîné sur environ 2 millions d'exemples de Sudoku (soit 39,2 milliards de jetons), possède environ 12,7 millions de paramètres et un vocabulaire de 133 mots. Son architecture comporte 8 couches de 320 dimensions chacune. Ses principaux avantages sont son efficacité et sa grande précision, lui permettant de résoudre toutes les grilles de Sudoku solubles.

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Sudoku-RWKV Alternatives

Sudoku-RWKV — Un modèle RWKV dédié à la résolution de Sudoku.

UniRef++ — Modèle unifié pour la segmentation d'objets dans les images et les vidéos

AoT — Atom of Thoughts (AoT) est un framework permettant d'améliorer les performances d'inférence des grands modèles de langage.

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V est un framework de génération d'image à vidéo basé sur HunyuanVideo, lancé par Tencent.

QwQ-32B — QwQ-32B est un puissant modèle d'inférence, conçu pour la résolution de problèmes complexes et la génération de texte, avec des performances exceptionnelles.

CogView4-6B — CogView4-6B est un puissant modèle de génération d’images à partir de texte, axé sur la génération d’images de haute qualité.

Cliprun — Transformez n'importe quelle page Web en environnement de programmation Python et exécutez du code sans configuration.

UniTok — UniTok est un tokeniseur visuel unifié pour la génération et la compréhension d'images.

smallpond — Un framework de traitement de données léger basé sur DuckDB et 3FS

PhotoDoodle — PhotoDoodle est une implémentation de code d'édition d'images artistiques basée sur l'apprentissage à partir de quelques exemples de paires de données.

Probly — Une application client de bureau pilotée par l'IA qui combine les fonctionnalités d'un tableur et les capacités d'analyse de données de Python.

Données de profilage dans l'infrastructure DeepSeek — Analyse des stratégies de chevauchement calcul/communication dans V3/R1, fournissant des données d'analyse de performance pour les frameworks d'apprentissage profond.

EPLB — Un algorithme open source pour l'équilibrage de charge du parallélisme expert, conçu pour optimiser l'allocation et l'équilibrage de charge des experts dans un environnement multi-GPU.

DualPipe — Algorithme de parallélisation pipeline bidirectionnel pour le chevauchement des calculs et des communications pendant l'entraînement V3/R1.

DeepGEMM — DeepGEMM est une bibliothèque CUDA pour une multiplication matricielle FP8 efficace, prenant en charge le scaling granulaire fin et plusieurs techniques d'optimisation.

DeepEP — DeepEP est une bibliothèque de communication efficace pour les modèles Mixture-of-Experts et la communication parallèle d'experts.

FlexHeadFA — Mécanisme d'attention précis, rapide et économe en mémoire

FlashMLA — FlashMLA est un noyau de décodage MLA hautement efficace optimisé pour les GPU Hopper, adapté aux services de séquences de longueur variable.

QwQ-Max-Preview — QwQ-Max-Preview est le dernier né de la série Qwen, basé sur Qwen2.5-Max. Il offre des capacités de raisonnement et d'applications multi-domaines puissantes.

Claude 3.7 Sonnet — Claude 3.7 Sonnet est le dernier modèle intelligent d'Anthropic, offrant des réponses rapides et un raisonnement approfondi.

VLM-R1 — VLM-R1 est un modèle linguistique visuel renforcé stable et polyvalent, axé sur les tâches de compréhension visuelle.

Crawl4LLM — Outil de crawling Web performant pour le pré-entraînement des LLM, axé sur l'extraction efficace de données Web de haute qualité.

BioEmu — BioEmu est un modèle d'apprentissage profond génératif conçu pour simuler de manière évolutive les ensembles canoniques de protéines.

KET-RAG — KET-RAG est un framework de génération enrichie par la recherche et intégrant un graphe de connaissances, conçu pour l'indexation efficace de documents et la génération de réponses.

FlashVideo — FlashVideo est un modèle de génération vidéo haute résolution et performant, axé sur la fluidité des détails et la fidélité.

LangGraph Multi-Agent Supervisor — Une bibliothèque Python pour créer des systèmes multi-agents hiérarchiques basés sur LangGraph.

Détection de compatibilité des modèles DeepSeek — Détermine si un appareil peut exécuter des modèles DeepSeek de différentes tailles et fournit une prédiction de compatibilité.

Huginn-0125 — Huginn-0125 est un modèle profond récurrent à variables latentes de 3,5 milliards de paramètres, excellemment adapté au raisonnement et à la génération de code.

pré-entraînement de modèles linguistiques récurrents — Code de pré-entraînement pour des modèles linguistiques récurrents profonds à grande échelle, capable de fonctionner sur 4096 GPU AMD.

InspireMusic — Boîte à outils de génération de musique, de chansons et d'audio basée sur PyTorch, prenant en charge la génération audio haute fidélité.