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🔧 Programmierung 🕛 kürzlich 1 Min Lesezeit
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I built a from-scratch Transformer + MiniGPT in pure Python (no PyTorch/TF/NumPy) to learn how it all fits feedback on the autograd?

↗ Quelle (dev.to)
🗣️ Stimme:

Cognitive Discovery System (CDS) a scientific computing library written in pure Python. No NumPy, no SciPy, no compiled extensions. Zero dependencies, runs anywhere.



18 modules: quantum circuit simulation, FFT/IFFT, ODE solvers, numerical integration, linear algebra, statistics, Monte Carlo, optimization, graph algorithms, symbolic math, a from-scratch NLP stack (BPE → attention → MiniGPT + scalar autograd), and a hypothesis-generation module.



The idea: pure Python can't beat C on raw loops, but it can close the gap algorithmically — O(N log N) FFT, O(N³) LU decomposition (instead of O(N!) determinants), O(1) probabilistic quantum measurement. Not a NumPy replacement; a readable, dependency-light toolkit.



1,441 tests · 100% coverage · on PyPI Install: pip install cognitive-discovery-system



If you find it useful, a star on the repo means a lot. The autograd part is the one I'd most appreciate eyes on.

If anyone has time to glance at the from-scratch autograd implementation, that's the part I'm least sure about. Open to feedback

Vollständiger Original-Bericht
Ausführliche Details, Code-Beispiele & Hersteller-Stellungnahme auf dev.to.
↗ Original-Artikel auf dev.to lesen
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