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OpenPipe
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ART
Agent Reinforcement Trainer: train multi-step agents for real-world tasks using GRPO. Give your agents on-the-job training. Reinforcement...
Python · 10758 Sterne
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art-notebooks
Notebooks to demonstrate ART (Agent Reinforcement Trainer) in practice!
Shell · 11 Sterne
Issues, an denen vielleicht schon jemand arbeitet, stehen am Ende. Alles nach Datum anzeigen
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Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 54/100
OpenPipe/ART#961 · 3 Kommentare ·
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Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 25/100
OpenPipe/ART#949 · 5 Kommentare ·
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen
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Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 10/100
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen
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Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 42/100
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen
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enhancement
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 48/100
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen
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Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 35/100
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen
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Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 35/100
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen
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Investigate output and gradient variability between matched same-source Qwen TrainerRank actorsOffen
Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 25/100
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen
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Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 20/100
OpenPipe/ART#901 · 2 Kommentare ·
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen
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Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 25/100
OpenPipe/ART#883 · 2 Kommentare ·
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Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 30/100
OpenPipe/ART#870 · 8 Kommentare ·
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Determine whether a large dynamics RL batch refusal is necessary or avoidable by execution layoutOffen
Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 25/100
OpenPipe/ART#869 · 3 Kommentare ·
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen
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Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 48/100
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen
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Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 20/100
OpenPipe/ART#848 · 28 Kommentare ·
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Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 50/100
OpenPipe/ART#678 · 1 Kommentar ·
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bug
Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 35/100
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen
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Schwierigkeit 3/5 1-2 Tage Anfängerfreundlichkeit 62/100
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen
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Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 55/100
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen
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Schwierigkeit 2/5 1-3 Stunden Anfängerfreundlichkeit 72/100
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen
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auto_rl example usesOffen
Schwierigkeit 3/5 1-2 Tage Anfängerfreundlichkeit 56/100
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen
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Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 48/100
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen
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Schwierigkeit 3/5 1-2 Tage Anfängerfreundlichkeit 52/100
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen
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Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 25/100
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen
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question
Schwierigkeit 3/5 1-2 Tage Anfängerfreundlichkeit 42/100
OpenPipe/ART#533 · 1 Reaktion ·
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discussion
Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 30/100
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen
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W&B offlineOffenquestion
Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 25/100
OpenPipe/ART#493 · 1 Kommentar ·
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bug
Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 25/100
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen
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bug
Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 25/100
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen
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bug
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 35/100
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen
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bug
Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 25/100
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen
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Context window incorrectly capped at 8192 tokens when using Ollama (token count exceeded 8192)Offenbug
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 35/100
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bug
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 35/100
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen
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question
Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 25/100
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen
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bug
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 25/100
OpenPipe/ART#469 · 3 Kommentare · 3 Reaktionen ·
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Schwierigkeit 3/5 1-2 Tage Anfängerfreundlichkeit 25/100
OpenPipe/art-notebooks#12 ·
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bug
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 25/100
OpenPipe/ART#459 · 1 Kommentar · 1 Reaktion ·
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Cuda out of MemoryOffenquestion
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 25/100
OpenPipe/ART#452 · 1 Kommentar ·
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question
Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 20/100
OpenPipe/ART#450 · 2 Kommentare ·
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bug
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 35/100
OpenPipe/ART#444 · 4 Kommentare · 1 Reaktion ·
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bug
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 25/100
OpenPipe/ART#436 · 1 Kommentar · 1 Reaktion ·
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen
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Minio SupportOffenenhancement
Schwierigkeit 3/5 1-2 Tage Anfängerfreundlichkeit 45/100
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen
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Why Do Results from MCP-Trained Models Differ Greatly Between generate_benchmarks.py and train.pyOffenquestion
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 32/100
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bug
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 25/100
OpenPipe/ART#416 · 4 Kommentare ·
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bug
Schwierigkeit 3/5 1-2 Tage Anfängerfreundlichkeit 35/100
OpenPipe/ART#411 · 1 Kommentar ·
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen
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enhancement
Schwierigkeit 3/5 1-2 Tage Anfängerfreundlichkeit 45/100
OpenPipe/ART#409 · 1 Kommentar ·
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen
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bug
Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 25/100
OpenPipe/ART#405 · 3 Kommentare · 1 Reaktion ·
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen
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Always Block when trainOffenbug
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 25/100
OpenPipe/ART#401 · 3 Kommentare ·
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen
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enhancement
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 35/100
OpenPipe/ART#398 · 2 Kommentare ·
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About appropriate groups_per_step parameter setting given training and validation dataset volumeOffenquestion
Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 20/100
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen
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enhancement
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 42/100
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen