RandOpt
Offizielle Codebasis für "Neural Thickets: Diverse Task Experts Are Dense Around Pretrained Weights" (ICML 2026 Spotlight)
Führen Sie Experimente mit verschiedenen KI-Modellen durch und optimieren Sie Aufgaben mithilfe des bereitgestellten Codes.
Beanspruchen Sie die Seite: indexiert unabhangig vom Rang, in sechs Sprachen ubersetzt und mit Ihren eigenen Worten erganzt.
Erhalten Sie eine E-Mail-Benachrichtigung beim nächsten Release oder wenn es durchstartet.
Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbarOffizielle Codebasis für "Neural Thickets: Diverse Task Experts Are Dense Around Pretrained Weights" (ICML 2026 Spotlight)
RandOpt hat 631 Sterne auf GitHub. Es wurde 69-mal geforkt. RandOpt ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2026 aktiv entwickelt. Die Hauptthemen sind: black-box-optimization, ensemble-learning, large-language-models, llm.
Was ist RandOpt?
Offizielle Codebasis für "Neural Thickets: Diverse Task Experts Are Dense Around Pretrained Weights" (ICML 2026 Spotlight)
Ist RandOpt Open Source?
RandOpt ist ein Open-Source-Projekt.
Ist RandOpt kostenlos?
Ja. RandOpt ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
In welcher Sprache ist RandOpt geschrieben?
RandOpt ist hauptsächlich in Python geschrieben.
Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.
[](https://opensourceai.tech/project/sunrainyg-randopt.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.