meta-optimization

メタ学習研究のためのPyTorchライブラリ

エージェントの実行をGitのように巻き戻し可能なトレースに変換するランタイム基盤。メタエージェントが実行の観察、フォーク、リプレイ、およびロールバックを行えるようにします。docker commitよりも約5倍高速なコピーオンライトフォークでエージェントと環境を結合し、リプレイ時には約95%のKVキャッシュを再利用します。メタエージェントが他のエージェントを監視、最適化、および訓練するために構築されたフレームワークです。