本研究解决了当前人工智能在复杂任务中自我组织和学习的不足，提出了一种基于离散主动预测编码的算法化化学新范式（ActPC-Chem）。该方法通过将数据和模型表示为不断演变的重写规则模式，并结合预测误差与奖励机制，实现了认知架构的动态演化，具有显著提升自主学习和任务处理能力的潜力。

Primus是一个通用的分布式训练调度框架，支持多种训练框架、调度器和角色，具备容错处理、动态调度、多数据源数据类型支持等功能。它能够帮助算法工程师从底层细节中解脱出来，更多地关注算法层面。