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Instructor 结构化输出库

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Instructor 利用 Pydantic 模型从大模型响应中可靠提取结构化数据，自动重试验证失败的结果，可解析复杂 JSON 并支持实时流式输出，兼容 OpenAI 与 Anthropic。

LLM 知识蒸馏压缩

knowledge-distillation

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

通过温度缩放、软目标、反向KLD等知识蒸馏手段，将大型LLM能力迁移到小模型上，便于在成本受限场景部署接近GPT-4表现的模型。

LangChain 架构指南

langchain-architecture

sickn33/antigravity-awesome-skills

深入介绍 LangChain 架构，涵盖智能代理、链路、上下文记忆、文档处理与回调，帮助打造可接入工具与数据源的生产级大模型应用。

LangChain 入门示例

langchain-hello-world

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

提供一个最小 LangChain 示例，演示如何定义提示、连接大模型并在 Python 或 TypeScript 中调用，用于验证集成配置并学习最基础的 chain/提示模式。

Llama 工厂微调指南

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

基于 LLaMA-Factory，提供网页版无代码操作、QLoRA/LoRA 优化、多模态能力等大语言模型微调实战指导与参考资料，帮助开发者快速实践与调试。

大模型提示优化

llm-application-dev-prompt-optimize

sickn33/antigravity-awesome-skills

面向提示工程专家，提供宪法式 AI、链式思维、模型定制等高级提示优化方法，提升准确率、降低幻觉并节约令牌成本，助力生成生产级提示。

LLM评估工具集

sickn33/antigravity-awesome-skills

指导通过自动化指标、人工评估及大模型裁判策略，衡量提示、监控回归、验证生产部署质量。

长上下文扩展技术

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

通过 RoPE、YaRN、ALiBi 与位置插值等方式扩展 transformer 模型的上下文窗，支持处理 32k～128k+ 令牌的长文档、实现高效位置编码与注意力偏置，便于微调、部署与开发长上下文能力的大模型。

企业级 Miles 强化学习

miles-rl-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

提供 miles 框架下大规模 MoE 模型的强化学习训练指导，涵盖 FP8/INT4 低精度训练、训练推理对齐、推测式 RL 提速策略以及面向企业级部署的稳定性实践。

Nnsight远程可解释性

nnsight-remote-interpretability

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

为研究者提供利用nnsight在本地或NDIF远程节点上探查PyTorch模型的完整流程，涵盖激活分析、补丁注入与追踪操作，方便处理70B+超大模型。

Ollama 本地部署指南

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动完成 Ollama 的安装、模型选型与集成流程，适用于 macOS、Linux 或 Docker 环境，提供硬件检测、Python/Node.js 客户端与 REST 接口验证，帮助构建自托管离线大模型服务。

OpenRLHF高性能训练

openrlhf-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

OpenRLHF 是基于 Ray 与 vLLM 的高性能 RLHF 框架，通过 ZeRO-3 与 GPU 资源共享加速 PPO、GRPO、RLOO 和 DPO 等算法的 7B-70B+ 大模型分布式训练。

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