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mlx-code是一个Python包，为Apple Silicon提供了一个本地优先的LLM编码代理，集成了MLX推理服务器、多协议API支持、git工作树隔离以及可组合的多智能体原语。

本文介绍了FederatedRSF，一个用于联邦随机生存森林的Python包，它能处理跨机构的部分重叠医学数据而无需共享原始数据，并在乳腺癌数据上展示了与集中式训练相当的性能。

一位16岁的开发者创建了sage-explainer，这是一个Python包，用于近似黑盒模型（如随机森林和XGBoost）对特征的预测灵敏度，提供比中心有限差分更稳定的结果。

bde是一个Python包，通过MILE方法将基于采样的贝叶斯深度学习带给实践者，结合了JAX的速度和scikit-learn的API，用于表格监督学习任务。