meta-optimization
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Eine Laufzeitumgebung, die die Ausführung eines Agenten in einen umkehrbaren, Git-ähnlichen Verlauf umwandelt, sodass Meta-Agenten jeden Durchlauf beobachten, verzweigen, wiederholen und rückgängig machen können. Verbindet Agenten und Umgebungen in einem Copy-On-Write-Fork, der ca. 5x schneller ist als docker commit, mit ca. 95% KV-Cache-Wiederverwendung beim Replay. Ein Framework für Meta-Agenten zur Überwachung, Optimierung und das Training anderer Agenten.
★ 2.392
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Eine PyTorch-Bibliothek für die Meta-Learning-Forschung
★ 2.894+2Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #2
Eine Laufzeitumgebung, die die Ausführung eines Agenten in einen umkehrbaren, Git-ähnlichen Verlauf umwandelt, sodass Meta-Agenten jeden Durchlauf beobachten, verzweigen, wiederholen und rückgängig machen können. Verbindet Agenten und Umgebungen in einem Copy-On-Write-Fork, der ca. 5x schneller ist als docker commit, mit ca. 95% KV-Cache-Wiederverwendung beim Replay. Ein Framework für Meta-Agenten zur Überwachung, Optimierung und das Training anderer Agenten.
★ 2.392+17Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
