JAX

6 items

RESEARCHarXiv CS.AI·hace 1d

Accelerated Fourier SAT (AFSAT): Fully Realising a GPU-based Symmetric Pseudo-Boolean SAT Solver

Accelerated Fourier SAT (AFSAT) es un solucionador acelerado por GPU para la satisfacibilidad pseudo-booleana que emplea búsqueda local continua. Mejora sustancialmente la estabilidad numérica, el rendimiento en tiempo de ejecución y la eficiencia de la memoria sobre su prueba de concepto, utilizando JAX para el procesamiento paralelo y abordando las limitaciones de memoria/punto flotante.

SAT solver Computational logic GPU computing Optimization

DOC↑ trendingReddit r/MachineLearning·4/5/2026

Parax v0.5: Parametric Modeling in JAX [P]

Gary anunció el lanzamiento de Parax v0.5, una biblioteca JAX generalizada para modelado paramétrico, ahora enfocada en una API limpia y extensible y un enfoque opt-in. La actualización introduce características como parámetros derivados/restringidos, PyTrees computados y herramientas de manipulación, con documentación disponible para los usuarios.

software update AI tools Parametric Modeling JAX

NEWS↑ trendingReddit r/MachineLearning·9/4/2026

Parax: Parametric Modeling in JAX + Equinox [P]

Gary apresenta Parax, uma nova biblioteca Python construída sobre Equinox e JAX, projetada para aprimorar a modelagem paramétrica com metadados e manipulação de hierarquias de parâmetros profundas. A ferramenta visa oferecer uma abordagem mais orientada a objetos para inspeção e manipulação de modelos em aplicações científicas, mantendo os princípios de imutabilidade do Equinox.

Equinox machine learning Bibliotecas Python

ARTICLEDEV.to AI·1/5/2026

I Rebuilt Karpathy's NanoChat in JAX. Here's What XLA Gets Right and What It Gets Dead Wrong.

Este contenido describe la portabilidad de NanoChat de Andrej Karpathy de PyTorch a JAX/Flax NNX, logrando un entrenamiento rápido en una sola GPU y compatibilidad con TPU. Detalla las ventajas de XLA en la eliminación de la sobrecarga de Python, mientras resalta sus limitaciones con respecto a características avanzadas y depuración.

deep learning XLA JAX PyTorch

RESEARCHarXiv CS.AI·hace 19d

Mahjax: A GPU-Accelerated Mahjong Simulator for Reinforcement Learning in JAX

Mahjax es un nuevo entorno de Riichi Mahjong completamente vectorizado implementado en JAX, diseñado para permitir la paralelización a gran escala en GPUs para la investigación de aprendizaje por refuerzo. Facilita el aprendizaje tabula rasa y ofrece una herramienta de visualización de alta calidad para depurar agentes entrenados.

reinforcement learning learning GPU Mahjong

DOCGoogle for Developers (YouTube)·30/4/2026

Unlocking Low-Level Control: Customizing Keras Training Loops with JAX

Este contenido aborda cómo obtener control de bajo nivel y personalizar los bucles de entrenamiento de Keras. Detalla la integración con JAX para permitir mayor flexibilidad y rendimiento en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático.

Training Loops Keras deep learning machine learning

Unlocking Low-Level Control: Customizing Keras Training Loops with JAX