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搜索 大型语言模型 ，共找到 39 条记录
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Langfuse LLM成本监控与优化

langfuse-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
281
本指南展示如何利用Langfuse强大的分析功能，实现大型语言模型（LLM）的成本监控、分析与优化。内容涵盖自动令牌使用量跟踪、通过Metrics API获取成本报告，以及实现智能模型路由，根据任务复杂度和输入长度自动选择最具成本效益的模型。适用于需要管理AI预算、控制LLM支出和提升系统效率的开发团队。
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CPU/边缘本地大模型推理

llama-cpp
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
249
llama.cpp是一个纯C/C++编写的轻量级推理框架，专为在资源受限的设备上运行大型语言模型（LLM）而设计。它特别适用于没有高性能NVIDIA GPU（CUDA）的场景，非常适合Apple Silicon、AMD/Intel GPU以及边缘计算设备。通过支持GGUF量化，可以实现内存占用和推理速度的显著优化，支持本地跨平台部署。
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大型语言模型提示词优化

llm-application-dev-prompt-optimize
sickn33/antigravity-awesome-skills
172
本技能模拟专家级提示词工程师，专注于为大型语言模型（LLMs）优化提示词。它运用宪法AI、思维链等高级技术，将基础指令转化为生产级的优化提示，能够显著提高模型的准确性、降低幻觉并节省成本。适用于需要系统性提升LLM性能和流程优化的场景。
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LLM模型评估与性能测试

llm-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
356
提供了一套全面的大型语言模型（LLM）评估框架。内容涵盖自动化指标（如BLEU、ROUGE、BERTScore）、人工评估维度以及使用LLM作为裁判的先进方法。适用于系统性地衡量模型性能、对比不同Prompt或模型，确保AI应用的可靠性和可部署性。
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LLM上下文优化与API使用

openrouter-context-optimization
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
153
本技能提供了一套针对大型语言模型（LLM）在OpenRouter平台上的上下文窗口和Token使用优化策略。它涵盖了上下文限额查询、模型选择、对话截断、文档分块（RAG）和提示缓存等方面。适用于处理长篇对话或大型文档，帮助用户在上下文受限时，既能保证输出质量，又能有效控制API成本，防止超出Token限制。
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OpenRouter大型语言模型API快速入门

openrouter-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
219
该指南提供了一个完整的OpenRouter快速入门教程，用于接入多个大型语言模型（LLM）的统一API入口。内容包含cURL、Python和TypeScript示例，指导用户如何发送聊天补全请求、处理JSON响应、管理模型参数，并计算跨不同模型的调用成本。适用于需要测试API连接或构建多模型应用（如Llama、GPT-4o）的开发人员。
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进阶提示词库与应用指南

prompt-library
sickn33/antigravity-awesome-skills
116
这是一个全面的、经过实战检验的提示词库，旨在帮助用户提升与大型语言模型（LLMs）的交互质量。内容涵盖了从代码审查、系统架构设计到性能分析、技术写作和创意发想等多个高级场景，提供结构化的模板，确保AI输出的高质量和实操性。
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稀疏自编码器：模型可解释性分析

sparse-autoencoder-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
54
本工具提供稀疏自编码器（SAE）的训练和分析框架。SAEs能够将大型语言模型内部密集的、多义的激活信号分解为稀疏、单义的特征。适用于需要发现模型学到的离散可解释概念、研究特征叠加性，或分析模型内部特定安全相关行为（如偏见或欺骗）的场景。
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智能体工具设计与优化

tool-design
sickn33/antigravity-awesome-skills
434
本技能提供为AI智能体设计专业级工具的指南。核心理念是将工具API视为与大型语言模型的“契约”，而非传统代码。内容涵盖工具描述优化、命名空间组织、整合原则和架构简化等高级设计模式，旨在帮助用户构建能让智能体准确推理和执行复杂工作流的工具集。
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Megatron-Core大型语言模型训练

training-llms-megatron
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
459
基于 Megatron-Core 提供端到端流程，可训练 2B-462B 参数的大语言模型，使用张量/流水/专家/上下文并行和 H100 上的高效资源利用。
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变换器机制可解释性分析

transformer-lens-interpretability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
441
这是一个用于大型语言模型的机制可解释性研究库。它允许用户通过HookPoints和激活缓存来深入检查和操作Transformer模型的内部机制，例如注意力模式、残差流和MLP输出。该工具对于逆向工程模型算法、执行因果追踪和分析模型内部电路至关重要。
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向量语义文件搜索命令行工具

vexor
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Vexor是一个基于向量技术的命令行工具，用于进行高级的语义文件搜索。它通过将文件内容转换为向量嵌入，并结合大型语言模型的能力，允许用户根据内容的“含义”而非简单的关键词进行文件查找。非常适用于需要处理大型代码库或文档集合的场景。
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