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RandOpt

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par sunrainyg · GitHub

Codebase officielle pour "Neural Thickets : Diverse Task Experts Are Dense Around Pretrained Weights" (ICML 2026 Spotlight)

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Réalisez des expériences avec divers modèles IA et optimisez les tâches en utilisant le code fourni.

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2026-07-202026-07-29
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Codebase officielle pour "Neural Thickets : Diverse Task Experts Are Dense Around Pretrained Weights" (ICML 2026 Spotlight)

RandOpt compte 631 étoiles sur GitHub. Il a été forké 69 fois. RandOpt est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2026. Ses principaux thèmes sont : black-box-optimization, ensemble-learning, large-language-models, llm.

Frequently asked questions

Qu'est-ce que RandOpt ?

Codebase officielle pour "Neural Thickets : Diverse Task Experts Are Dense Around Pretrained Weights" (ICML 2026 Spotlight)

RandOpt est-il open source ?

RandOpt est un projet open source.

RandOpt est-il gratuit ?

Oui. RandOpt est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.

Dans quel langage RandOpt est-il écrit ?

RandOpt est écrit principalement en Python.

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