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GRPO强化学习微调

grpo-rl-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

提供基于TRL的GRPO/RLHF训练实战经验，包含数据集预处理、奖励函数设计与结构化输出指导，适合需多目标对齐且缺乏偏好对的数据场景。

企业级大模型强化学习训练

miles-rl-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

为企业级 MoE 大模型提供 miles 强化学习训练指导，覆盖 FP8/INT4 低精度、训练推理对齐与投机式推理流程，保障稳定性与最大吞吐量。

SLIME 强化训练框架

slime-rl-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

为 GLM 系列大模型提供基于 Megatron-LM 与 SGLang 的后训练强化学习指导，包含 GRPO rollout、灵活数据缓冲与异步/多轮训练流程，适用于研究及产研部署。

PyTorch原生智能体RL训练框架

torchforge-rl-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

torchforge是Meta推出的用于智能体强化学习（RL）的PyTorch原生框架。它将核心的RL算法与复杂的分布式基础设施进行了彻底分离。用户可以专注于算法的快速实验和开发，无需担心底层分布式训练、权重同步等复杂问题，支持从单卡到大规模集群的扩展训练。

火山引擎LLM强化训练

verl-rl-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

使用火山引擎 verl 训练 LLM 的强化学习指南，涵盖 GRPO、PPO、价值网络、分布式 rollout、数据配置与生产部署等流程。

BRENDA 酶数据库查询

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通过 BRENDA SOAP 接口获取酶的动力学参数、反应方程、底物特异性及环境条件，为生物化学研究、代谢通路构建与酶工程优化提供数据支撑。

Datamol化学信息工具

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Datamol 提供 rdkit 的 Python 化封装，简化 SMILES/SELFIES/InChI 解析、结构标准化、分子描述符/指纹、聚类、3D 构象、并行批处理及云存储读写等药物发现流程，并保持与 rdkit.Chem.Mol 对象的兼容性。

分子机器学习工具集

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DeepChem 是面向化学与生物的 Python 机器学习库，提供分子特征化、数据加载、拆分和模型训练能力，可快速用于属性、毒性、蛋白质或材料性质预测。

DrugBank 数据洞察

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提供 DrugBank 的药物与靶点数据访问，涵盖数据下载、信息查询、药物相互作用网络、靶点与通路分析以及化学相似性比较，支持药理研究与临床安全评估。

人类代谢物数据库查询

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通过 HMDB 检索 22 万余条人类代谢物信息，可按名称、ID、结构、疾病、标本筛选，获取化学、临床、通路和谱图数据并批量下载，支持代谢组学研究与生物标志物分析。

医药化学筛选工具

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Medchem 是面向药物发现的 Python 库，提供药性规则、结构警报、官能团检测、标准目录、复杂度评估与自定义约束，帮助批量筛选化合物库并优先挑选候选分子。

PubChem 化学数据库查询

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通过 PUG-REST API 或 PubChemPy 查询 PubChem 百万化合物库，按名称、CID 或结构检索性质、相似性/子结构、活性数据，并支持格式互转，适用于化学信息分析与药物筛选。

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