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返回首页OpenMythos 是一个基于公开研究文献从第一性原理重建的 Claude Mythos 架构的理论实现。项目采用循环深度 Transformer 架构，通过同一组权重循环运行多次来提升推理深度，而非堆叠更多层数。目前项目仅有代码实现，没有训练好的权重、基准测试数据或实际推理输出样本。
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来自项目发现队列的候选线索，已完成首次建档。
一个对 Anthropic 未公开的 Claude Mythos 架构的理论重建和开源代码实现，基于公开学术论文拼凑线索，使用 PyTorch 实现。 适合：AI 研究人员、机器学习工程师、对循环 Transformer 架构感兴趣的开发者、开源社区贡献者。 典型使用场景：研究循环深度 Transformer 架构；探索推理时计算扩展（test-time compute scaling）；作为架构假设的代码实现进行实验和验证；学习 MoE、MLA、ACT 等技术的集成实现。
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