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激活感知权重量化

awq-quantization

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

AWQ 通过激活感知的 4-bit 权重量化，在有限 GPU 内存、使用 vLLM 或 Marlin 内核时，为指令调优或多模态大模型提供约 3 倍推理加速且误差低于 5%。

Axolotl 微调指南

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

引导开发者使用 Axolotl 对大型模型进行微调，包含 YAML 配置示例、LoRA/QLoRA 与 DPO/KTO/ORPO/GRPO 流程、FSDP 参数建议、压缩检查点与调试技巧，适用于多模态训练场景。

Axolotl 微调指南

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

引导开发者使用 Axolotl 对大型模型进行微调，包含 YAML 配置示例、LoRA/QLoRA 与 DPO/KTO/ORPO/GRPO 流程、FSDP 参数建议、压缩检查点与调试技巧，适用于多模态训练场景。

BLIP-2 视觉语言预训练

blip-2-vision-language

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

BLIP-2 将冻结图像编码器与大语言模型连接为视觉语言预训练框架，可用于高质量图像描述、视觉问答、图文检索或零样本多模态对话。

嵌入策略指南

embedding-strategies

sickn33/antigravity-awesome-skills

指导团队选择与调优嵌入模型、分块与管道，覆盖 RAG、多语种输入和降维等向量搜索场景。

LLM 评估工具套件

evaluating-llms-harness

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

通过 lm-evaluation-harness 在 MMLU、HumanEval、GSM8K 等 60 多个学术基准上，对 HuggingFace/vLLM/API 模型进行对比评测、训练追踪并输出统一报告，适合实验室发布与质量监控。

智能体评估框架

sickn33/antigravity-awesome-skills

构建符合多维指标的智能体评估体系，衡量令牌使用、工具调用和模型选择，验证上下文工程、捕捉回归并持续监控生产能力。

Gemini API 集成指南

sickn33/antigravity-awesome-skills

指导开发者通过 Google 的 Gemini API 调用高级多模态模型，涵盖 SDK 安装与迁移、Python/JS/Go 示例代码，以及 REST 规范与文档索引（文本、图像、函数调用等）在集成和调试中的应用场景。

Groq 多环境部署配置

groq-multi-env-setup

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

为 Groq LLM 提供开发、预发布和生产三端的定制配置，结合模型选择、重试与限流策略，确保各环境部署既稳定又高效。

半二次量化模型

hqq-quantization

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

HQQ 提供无需校准数据的半二次量化，支持 1-8 位、可配置多个推理后端（PyTorch、TorchAO、BitBlas、Marlin），适合极速量化流程、零数据部署及 HuggingFace/vLLM 上的 PEFT/LoRA 微调。

LangChain 智能代理框架

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

LangChain 提供多模型提供商、向量存储、记忆与工具调用等能力，可快速构建智能代理、链式流程与 RAG 问答系统，适合原型验证与上线部署。

LangChain 企业级角色访问控制

langchain-enterprise-rbac

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

为 LangChain 应用提供企业级 RBAC，包括角色权限、模型访问管控、租户隔离与配额管理，满足多租户与安全要求。

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