Codync
免费开源的 1:1 Grok Bot 与 Muse 替代方案。可在 iPhone、Mac 或 Linux 桌面上将 Claude 代码、Codex、Cursor 以及 40 多个编码代理作为持久机器人使用。支持群组聊天、线程、应用。
AI 翻译
尚未检测到更新。GitHub 发布版本后会显示在这里。
个人 GitHub 账号下公开仓库的所有者可以登录并验证所有权,自行管理介绍,无需管理员批准。
登录并生成验证文件,在 30 分钟内将其提交到此仓库的默认分支。其他分支或分叉仓库中的文件无效。然后在下方检查文件,即可无需管理员批准直接管理项目。请保留文件以维持管理权限。
如需登录,将前往登录页面。登录后请回到此处,再次点击所选的验证按钮。
在项目文件夹中运行 /nomorevibe verify,即可验证所有权并自行管理介绍。
一分钟完成验证companion sdk for the castform training platform
翻译准备中
取自仓库 README
正在加载完整 README。
查看完整 README ↗benchmax is a python sdk for defining and training reinforcement-learning environments: tools, rewards and datasets as code.
extend BaseEnv for a simple model-and-tool loop, or use HarborEnv to train with arbitrary harnesses and sandboxes through harbor.
the castform package adds dataset generation helpers, environment validation, and launching training jobs.
python 3.12 is required.
uv tool install -U castform
# or
pip install -U castform
this will install both castform and benchmax
check that the cli is available:
castform --version
castform setup
this signs you in and creates a starter environment.
working examples live under examples/
see the benchmax guide and the castform guide.