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OpenPipe
2 repository indicizzati · Vedi su GitHub
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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 stelle
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art-notebooks
Notebooks to demonstrate ART (Agent Reinforcement Trainer) in practice!
Shell · 11 stelle
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Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 25/100
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Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 10/100
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Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 42/100
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enhancement
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 48/100
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Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 35/100
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Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 35/100
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Investigate output and gradient variability between matched same-source Qwen TrainerRank actors Aperta
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 25/100
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Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 20/100
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Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 25/100
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Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 30/100
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Determine whether a large dynamics RL batch refusal is necessary or avoidable by execution layout Aperta
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 25/100
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 48/100
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Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 20/100
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 50/100
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bug
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 35/100
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Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 62/100
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 55/100
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Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 72/100
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auto_rl example uses Aperta
Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 56/100
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 48/100
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Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 52/100
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 25/100
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question
Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 42/100
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discussion
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 30/100
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W&B offline Apertaquestion
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 25/100
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bug
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 25/100
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bug
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 25/100
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bug
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 35/100
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bug
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 25/100
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Context window incorrectly capped at 8192 tokens when using Ollama (token count exceeded 8192) Apertabug
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 35/100
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bug
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 35/100
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question
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 25/100
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bug
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 25/100
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Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 25/100
OpenPipe/art-notebooks#12 ·
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bug
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 25/100
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Cuda out of Memory Apertaquestion
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 25/100
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question
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 20/100
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bug
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 35/100
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Cuda error in RULER notebook Apertabug
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 25/100
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Minio Support Apertaenhancement
Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 45/100
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Why Do Results from MCP-Trained Models Differ Greatly Between generate_benchmarks.py and train.py Apertaquestion
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 32/100
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bug
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 25/100
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bug
Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 35/100
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enhancement
Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 45/100
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bug
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 25/100
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Always Block when train Apertabug
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 25/100
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enhancement
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 35/100
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About appropriate groups_per_step parameter setting given training and validation dataset volume Apertaquestion
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 20/100
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enhancement
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 42/100
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question
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 25/100