mlcommons/algorithmic-efficiency
Vedi su GitHubMLCommons Algorithmic Efficiency is a benchmark and competition measuring neural network training speedups due to algorithmic improvements in both training algorithms and models.
- Stelle
- 425
- Fork
- 78
- Issue aperte per principianti
- 0
- Issue indicizzate
- 31
- Lingua principale
- Python
- Licenza
- Apache-2.0
- Ultimo push su GitHub
- 3/4/2026
- Ultima indicizzazione
- 19/9/2026
- Guida per i contributori
- Guida per i contributori
- Codice di condotta
- Nessun codice di condotta
- Label per principianti
- good first issue
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
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Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 30/100
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 38/100
mlcommons/algorithmic-efficiency#924 · 5 commenti ·
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Anima: live PH monitoring in conversational agent — overfitting detection every 50 interactions Aperta
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 25/100
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Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 20/100
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Topological overfitting detection: H0 gap catches overfitting before accuracy diverges (r=0.998) Aperta
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 15/100
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Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 48/100
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 35/100
mlcommons/algorithmic-efficiency#889 · 2 commenti ·
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Add Lion baseline Aperta⚡ Submission
mlcommons/algorithmic-efficiency#879 · 2 commenti · 1 assegnatario ·
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 35/100
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 45/100
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Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 45/100
mlcommons/algorithmic-efficiency#867 · 1 commento ·
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🧪 Test
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 45/100
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 25/100
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Good First Issue
Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 35/100
mlcommons/algorithmic-efficiency#853 · 1 commento ·
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⚡ Submission
mlcommons/algorithmic-efficiency#809 · 20 commenti · 1 assegnatario ·
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Clean up train diff tests ApertaGood First Issue
Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 45/100
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Difficoltà 1/5 Meno di un'ora Idoneità per principianti 48/100
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 38/100
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 25/100
mlcommons/algorithmic-efficiency#741 · 3 commenti ·
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🐛 Bug 🔥 PyTorch
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 25/100
mlcommons/algorithmic-efficiency#732 · 2 commenti ·
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✨ Feature Request Good First Issue
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 38/100
mlcommons/algorithmic-efficiency#725 · 2 commenti ·
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Two copies of `criteo_resnet_pytorch` exist in .github/workflows/regression_tests_variants.yml Aperta
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 45/100
mlcommons/algorithmic-efficiency#704 · 1 commento ·
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🔥 PyTorch
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 35/100
mlcommons/algorithmic-efficiency#663 · 9 commenti ·
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Add tests for scoring code Aperta
Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 48/100
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LM1B: Jax Aperta✨ Feature Request Future Version
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 25/100
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Add dataset setup tests Aperta
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 45/100
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Good First Issue
mlcommons/algorithmic-efficiency#452 · 1 assegnatario ·
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 35/100
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Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 42/100
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Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 45/100
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mlcommons/algorithmic-efficiency#48 · 1 assegnatario ·