MJINX开源项目 – 自动可微数值逆运动学库

typical-sampling 是一个为 Jax、PyTorch 和 TensorFlow 打造的先进自然语言处理工具，支持典型采样算法，旨在优化模型训练和推理过程，提供易于集成的 API 以提升开发效率。

Dinosaur是一个用于全球大气建模的谱动力学核心，采用JAX编写，旨在提供高效的数值计算和强大的可扩展性，适用于气候与天气模型的研究。

Apple Silicon开发环境配置指南，为开发者提供在Apple Silicon芯片上安装和配置PyTorch、TensorFlow和JAX的指导，助力在M1/M2芯片上高效运行机器学习框架

mink是一个基于MuJoCo的Python逆向运动学库，旨在为多种机器人提供高效的差分逆向运动学解决方案。该库使得机器人在复杂环境中的运动规划和控制变得更加简便，适合研究和应用于多种机器人平台。

JAX是由Google开发的开源数值计算库，专为研究者和开发者设计，结合了数值计算和机器学习。它支持自动微分与硬件加速，在Transformer模型训练中性能较PyTorch提升30%，广泛应用于AlphaFold等前沿研究。JAX通过XLA编译器优化计算图，支持并行计算和动态控制流，使代码既高效又灵活。

用JAX/Flax训练的SmolLM风格语言模型，能在有限的计算资源下高效预训练，快速达到较高性能。该项目专注于利用现代深度学习框架JAX和Flax，提供灵活的训练选项，并优化资源使用，使其适合在计算资源受限的环境中进行实验和开发。

Zephyr是一个基于JAX的声明式神经网络库，旨在简化神经网络的设计、创建和操作。它特别适合那些希望快速实现机器学习想法的开发者，提供了高效且易于使用的工具，使得构建和操作神经网络变得更加简单快捷。Zephyr不仅易于扩展，还能在JAX的基础上进行高级神经网络操作，是研究和开发新机器学习算法的理想选择。

以爱丽丝漫游“可微分”仙境为比喻，向读者介绍神经网络领域的入门书，涵盖自动微分优化函数、序列、图、文本和音频处理的设计技术。

MPAX 是一个基于 JAX 的数学编程库，旨在使深度学习中的数学编程变得轻松。它支持硬件加速（CPU、GPU 和 TPU），并且是可微的，可以直接集成到神经网络的反向传播中。此外，MPAX 还支持批处理和分布式求解，显著提高了大规模问题的计算效率。

jaxmp是一个基于JAX的机器人库，专注于模块化和易用性，旨在简化机器人任务规划。它提供了多种机器人模型的支持，并通过自动化碰撞检测功能提升任务的安全性。

MinText是一个基于JAX的可扩展大型语言模型的极简实现，提供了清晰模块化的LLaMA架构，易于修改和扩展。它支持在数千个加速器上扩展大型模型，适用于高性能计算和分布式计算环境。

matfree是一个基于JAX的无矩阵线性代数库，提供了随机和确定性的矩阵无关方法，主要用于迹估计、矩阵函数计算和矩阵分解。它能够在JAX环境中高效地进行无矩阵线性代数操作，适用于需要处理大规模矩阵的场景。

Kinetix是一个用JAX编写的2D物理环境中的强化学习框架，能够统一表示多种基于物理的任务，通过生成数百万任务来训练大型通用强化学习代理。该框架提供高效的数值计算和自动微分功能，支持复杂的2D物理环境任务，并且具有灵活的API，方便用户自定义任务和代理。

FlowDCN是一个探索类似DCN架构的项目，旨在快速生成任意分辨率的图像。该项目利用先进的深度学习技术，提供高效的图像生成解决方案，适用于各种应用场景，包括艺术创作、游戏设计等。

该项目是一个向量搜索的演示应用，使用了arXiv论文数据集作为数据源，集成了HuggingFace和OpenAI的模型，基于FastAPI和React构建前端和后端，并使用Redis作为高性能的内存向量数据库。该项目展示了如何利用Redis的向量相似性搜索功能进行文档搜索和检索，适用于构建基于向量的搜索应用。