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Minimal and scalable research codebase in JAX, designed for rapid iteration on frontier research in LLM and other autoregressive models.
解决的问题
Simply 旨在通过提供一个极简、可扩展的代码库，加速前沿 LLM 研究，该代码库易于人类和 AI 智能体修改和迭代。它通过移除复杂的抽象和繁重的依赖，减少了实现和测试新想法（如新优化器、训练损失或 RL 算法）所需的时间。
工作原理
该项目基于 JAX 构建，提供了一个自包含的环境，研究人员可以在此快速进行原型设计。它包含多种用于训练、评估和服务（通过 gRPC）的工具，并支持在本地机器、Google Cloud TPU 和带有 XPK 的 GKE 上运行实验。它还内置了智能体框架和 Amplio 框架，用于长周期自主研究，使 AI 智能体能够自主阅读代码、提出更改建议并运行实验。
适用人群
希望使用极简代码库进行 LLM 研究的 AI 研究人员和开发者，以及那些开发能够执行自动化研究任务的 AI 智能体的人员。
亮点
- 极简设计：使用 JAX 并采用极简抽象，确保代码易于阅读和修改。
- 智能体就绪：专门设计为 AI 智能体自主迭代研究实验的环境。
- 可扩展基础设施：支持 TPU 和 GKE 集成，用于高性能训练。
- 来源模型库：包含针对 GLM-5、Kimi K3 和 Qwen3.8 等架构的自包含模型插件。
- 研究基准测试：提供一套 11 个评分研究任务，用于基准测试 AI 智能体进行研究的能力。
- Amplio 框架：基于 Go 的智能体框架，用于具有持久性和 Web UI 的长周期研究。
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