RandOpt
Codebase ufficiale per "Neural Thickets: Diverse Task Experts Are Dense Around Pretrained Weights" (ICML 2026 Spotlight)
Esegui esperimenti con modelli AI diversi e ottimizza i compiti utilizzando il codice fornito.
Rivendica la sua pagina: indicizzata qualunque sia il rango, tradotta in sei lingue e arricchita con le tue parole.
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Gratis · senza carta · disdici quando vuoiCodebase ufficiale per "Neural Thickets: Diverse Task Experts Are Dense Around Pretrained Weights" (ICML 2026 Spotlight)
RandOpt ha 631 stelle su GitHub. È stato forkato 69 volte. RandOpt è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2026. I suoi temi principali sono: black-box-optimization, ensemble-learning, large-language-models, llm.
Che cos'è RandOpt?
Codebase ufficiale per "Neural Thickets: Diverse Task Experts Are Dense Around Pretrained Weights" (ICML 2026 Spotlight)
RandOpt è open source?
RandOpt è un progetto open source.
RandOpt è gratuito?
Sì. RandOpt è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
In quale linguaggio è scritto RandOpt?
RandOpt è scritto principalmente in Python.
Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.
[](https://opensourceai.tech/project/sunrainyg-randopt.html)
Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.