Hacktoberfest 2026: los issues que los mantenedores marcaron para octubre, abiertos y aptos para principiantes. Explorar issues de Hacktoberfest

google-deepmind/mctx

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Monte Carlo tree search in JAX

¿Es google-deepmind/mctx apto para principiantes?

Hemos visto muy pocos pull requests recientes de colaboradores externos en google-deepmind/mctx para saber con qué frecuencia se fusionan. Ahora mismo no hay ningún issue apto para principiantes abierto; la lista de abajo muestra los demás issues que tenemos de este repositorio.

Estrellas
2.7k
Forks
220
Issues abiertos para principiantes
0
Issues indexados
7
Merge medio
15 h 22 min
PR fusionados (30 d)
3
Lenguaje dominante
Python
Licencia
Apache-2.0
Último push a GitHub
5/10/2026
Última indexación
16/9/2026
Guía de contribución
Sin código de conducta
Etiquetas para principiantes
Sin etiquetas para principiantes indexadas

Cómo contribuir a google-deepmind/mctx

  1. Lee primero la guía de contribución: explica cómo quieren los mantenedores que se propongan, prueben y revisen los cambios.
  2. Tus contribuciones se publicarán bajo la licencia Apache-2.0 del proyecto.
  3. Sigue el repositorio para enterarte cuando se abra un nuevo issue apto para principiantes, o revisa los demás issues de abajo.
Para principiantes Todo
Abierto Todos

Las issues en las que quizá ya trabaja alguien aparecen al final. Ordenar todo por fecha

  • Does MCTX support continuous actions?
    Abierto
    • ¿Algo no está bien?

    Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100

    google-deepmind/mctx#111 · 1 comentario ·

  • Guidance on num_simulations, max_depth, and large-branching setups for MAPF in MCTX
    Abierto
    • ¿Algo no está bien?

    Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100

    google-deepmind/mctx#108 ·

  • `loop_fn` in `search.py` becomes slow as the tree depth increases
    Abierto
    • ¿Algo no está bien?

    Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 35/100

    google-deepmind/mctx#107 · 1 comentario ·

  • Test failures in policies_test.py
    Abierto
    • ¿Algo no está bien?

    Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 35/100

    google-deepmind/mctx#103 · 1 comentario · 1 reacción ·

  • Finite float16 returns overflow during search-node averaging
    Posiblemente ocupada Abierto
    • ¿Algo no está bien?

    Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 68/100

    google-deepmind/mctx#127 ·

  • Half-precision Q normalization produces NaNs and selects the wrong MuZero action
    Posiblemente ocupada Abierto
    • ¿Algo no está bien?

    Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 66/100

    google-deepmind/mctx#125 ·

  • early stopping
    Posiblemente ocupada Abierto
    • ¿Algo no está bien?

    Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100

    google-deepmind/mctx#102 ·

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