JAX

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RESEARCHarXiv CS.AI·il y a 1j

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

Accelerated Fourier SAT (AFSAT) est un solveur accéléré par GPU pour la satisfiabilité pseudo-booléenne, basé sur la recherche locale continue. Il améliore considérablement la stabilité numérique, les performances d'exécution et l'efficacité de la mémoire par rapport à sa preuve de concept, en exploitant JAX pour le traitement parallèle et en résolvant les limitations de mémoire/point flottant.

SAT solver Computational logic GPU computing Optimization

DOC↑ trendingReddit r/MachineLearning·04/05/2026

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

Gary a annoncé la sortie de Parax v0.5, une bibliothèque JAX généralisée pour la modélisation paramétrique, désormais axée sur une API propre et extensible et une approche opt-in. La mise à jour introduit des fonctionnalités telles que des paramètres dérivés/contraints, des PyTrees calculés et des outils de manipulation, avec une documentation disponible pour les utilisateurs.

software update AI tools Parametric Modeling JAX

NEWS↑ trendingReddit r/MachineLearning·09/04/2026

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·01/05/2026

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

Ce contenu décrit le portage du NanoChat d'Andrej Karpathy de PyTorch vers JAX/Flax NNX, permettant un entraînement rapide sur un seul GPU et la compatibilité TPU. Il détaille les avantages de XLA pour éliminer la surcharge de Python tout en soulignant ses limites concernant les fonctionnalités avancées et le débogage.

deep learning XLA JAX PyTorch

RESEARCHarXiv CS.AI·il y a 19j

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

Mahjax est un nouvel environnement Riichi Mahjong entièrement vectorisé implémenté en JAX, conçu pour permettre une parallélisation à grande échelle sur GPU pour la recherche en apprentissage par renforcement. Il facilite l'apprentissage tabula rasa et comprend un outil de visualisation de haute qualité pour le débogage des agents entraînés.

reinforcement learning learning GPU Mahjong

DOCGoogle for Developers (YouTube)·30/04/2026

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

Ce contenu explique comment obtenir un contrôle de bas niveau et personnaliser les boucles d'entraînement de Keras. Il détaille l'intégration avec JAX pour offrir une flexibilité et des performances accrues dans le développement de modèles d'apprentissage automatique.

Training Loops Keras deep learning machine learning

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