MathBlackBox

ブラックボックスとしての数学を用いた深層学習モデル

一般製品プログラミング深層学習数学モデル

MathBlackBoxは、数学問題解決のブラックボックス手法を探求することを目的とした深層学習モデルです。VLLMまたはその他のOpenAI互換の方法を使用し、HuggingfaceツールキットとOpenAIを用いて推論を行います。Slurm環境下での実行をサポートし、様々なデータセットを処理できます。現時点では開発初期段階にあり、実運用への展開には十分なテストが必要です。

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MathBlackBox — ブラックボックスとしての数学を用いた深層学習モデル

バイトダンス Flux — Fluxは、GPU上のテンソル/エキスパート並列化のための高速通信オーバーラップライブラリです。

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2Vは、テンセントがHunyuanVideoに基づいて開発した、画像から動画を生成するフレームワークです。

QwQ-32B — QwQ-32Bは、複雑な問題解決とテキスト生成のために設計された、強力な推論モデルであり、優れたパフォーマンスを発揮します。

CogView4-6B — CogView4-6Bは、高品質な画像生成に特化した強力なテキストから画像への生成モデルです。

UniTok — UniTokは、視覚生成と理解のための統一的な視覚トークナイザーです。

PhotoDoodle — PhotoDoodleは、少量のサンプルペアデータから芸術的な画像編集を学習するコード実装です。

DeepSeek Infraにおけるプロファイリングデータ — V3/R1における計算と通信のオーバーラップ戦略を分析し、深層学習フレームワークの性能分析データを提供します。

DualPipe — V3/R1訓練における計算と通信のオーバーラップを実現する双方向パイプライン並列アルゴリズムです。

DeepGEMM — DeepGEMMは、効率的なFP8行列乗算のためのCUDAライブラリであり、細粒度スケーリングと様々な最適化技術をサポートしています。

FlexHeadFA — 高速かつメモリ効率の高い正確なアテンションメカニズム

FlashMLA — FlashMLAはHopper GPU向けに最適化された、高効率なMLAデコードカーネルです。可変長シーケンスサービスに適しています。

go-markitdown — Go言語で記述されたCLIツールとライブラリで、ドキュメントをMarkdown形式に変換します。

QwQ-Max-Preview — QwQ-Max-Previewは、Qwenシリーズの最新成果であり、Qwen2.5-Maxを基盤として構築されています。強力な推論能力と多様な分野への適用能力を備えています。

Claude 3.7 Sonnet — Anthropic社が開発した最新のAIモデルで、高速な応答と高度な推論を両立します。

VLM-R1 — VLM-R1は、安定性と汎用性に優れた強化学習に基づくビジュアル言語モデルであり、画像理解タスクに特化しています。

BioEmu — BioEmuは、タンパク質平衡系アンサンブルを拡張可能なシミュレーションを行うための生成型深層学習モデルです。

FlashVideo — FlashVideoは、ディテールと忠実度の高い高解像度動画生成モデルです。

Prototype — OpenAI統合済みのDjangoプロジェクトを迅速に開始するためのテンプレートです。

DeepSeekモデル互換性チェック — デバイスが様々な規模のDeepSeekモデルを実行できるかどうかを検出し、互換性を予測します。

Huginn-0125 — Huginn-0125は、35億パラメータを持つ潜在変数循環型深層モデルであり、推論とコード生成に優れています。

循環型事前学習モデル — 4096個のAMD GPU上で動作する大規模深層循環言語モデルの事前学習コードです。

InspireMusic — PyTorchベースの音楽、楽曲、オーディオ生成ツールキット。高品質オーディオ生成に対応

Lumina-Video — Lumina-Videoは、テキストからビデオを生成する試作プロジェクトです。

Brain2Qwerty — 非侵襲型のブレイン・コンピュータ・インターフェース技術。脳波図（EEG）または脳磁図（MEG）を用いて脳活動を解読し、テキスト入力を実現します。

VisoMaster — AI技術を活用した、自然な効果を実現する強力な動画置換・編集ソフトウェアです。

LLaSA_training — LLaSA：LLaMAベースの音声合成の訓練時間と推論計算量を削減

VideoJAM — VideoJAMは、動画生成モデルのモーションの一貫性を向上させるためのフレームワークです。

BEN2 — BEN2は、深層学習に基づく画像セグメンテーションモデルであり、背景消去と前景抽出に特化しています。

DeepResearch123 — AI研究リソースナビゲーションウェブサイト。AI研究リソース、ドキュメント、実践事例を提供します。