@OpenRaiser

LLM、視覚、拡散、医療画像、タンパク質/新薬発見、空間オミクス、ゲノミクスなど、あらゆる分野向けの実戦実証済みPyTorchトレーニングレシピ。

NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、AAAI、COLM、OSDI、NSDI、ASPLOS、SOSP 向けの出版準備が整ったML/AI/システム論文を執筆してください。

60+の学術ベンチマーク(MMLU、HumanEval、GSM8K、TruthfulQA、HellaSwag)でLLMを評価します。

創造的思考のための認知科学の枠組みをCSおよびAI研究のアイデアに応用します。組み合わせ的創造性、類推推論、制約操作、その他の実証的創造的戦略を活用し、真に新しい研究方向を求める際に活用します。

研究者を構造化されたアイデアの枠組みを通じて導き、インパクトの高い研究方向性を発見します。新しい問題領域を探求したり、プロジェクト間の切り替えをしたり、既存の仕事に新しい視点を探す際に活用してください。

最もシンプルな分散トレーニングAPIです。4行でPyTorchスクリプトに分散サポートを追加できます。

研究文脈からML論文の出版品質の数値を生成します。紙のセクションや説明が与えられると、システムコンポーネントや関係を抽出し、Geminiを通じてアーキテクチャ図を作成します。

2ループアーキテクチャを用いてエンドツーエンドの自律型AI研究プロジェクトを統括します。インナーループは明確な最適化目標を持つ迅速な実験反復を実行します。

過去のすべての段階の成果からLaTeXの研究論文を草稿作成します

研究仮説から実験設計図を作成する

学術文献を検索し、研究仮説を生成しましょう

実験の設計図からPythonコードのスケルトンを生成する