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AWQ 激活感知权重量化

awq-quantization

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

AWQ 利用激活感知权重保护技术，将 7B-70B 模型压缩到 4-bit，在受限显存上保持精度并提升近 3 倍推理速度，可配合 vLLM、Marlin 等加速后端部署大模型。

Gemini 深度研究工具

sickn33/antigravity-awesome-skills

通过 Gemini API 自动规划、检索、阅读，并整合多源信息为 Markdown 或 JSON 报告，支持进度流、持续跟踪、状态查询等，可用于市场调研、技术文献回顾和尽职调查。

机器学习模型解释

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过 SHAP、LIME 等可解释性手段分析模型预测结果，揭示关键特征影响，辅助调试模型、确保公平性并向非技术人员阐述模型表现。

GGUF量化：高效大模型推理

gguf-quantization

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

本指南深入介绍GGUF格式和模型量化技术，旨在实现大语言模型（LLM）在消费级硬件上的高效推理。通过采用GGUF标准格式和K-quant方法进行模型压缩，可以显著降低内存和硬件要求，使开发者能够在Apple Silicon、CPU或边缘设备上部署高性能AI应用。

知识蒸馏：大模型压缩

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

知识蒸馏（KD）是一种核心的AI模型压缩技术。它旨在将性能强大的大型语言模型（Teacher）的知识，高效地转移给更小、更易于部署的学生模型（Student）。这使得开发者能够在不损失关键性能的前提下，大幅降低推理成本，实现将前沿大模型能力落地到实际应用场景。

AI助手开发专家

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能是一位专业的AI助手开发专家，专注于构建智能对话界面、聊天机器人和AI应用。它提供全面的开发指导，帮助用户利用自然语言理解、上下文管理等关键技术，设计出具备实际价值的生产级AI解决方案和工作流。

长上下文扩展技术

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

通过 RoPE、YaRN、ALiBi 和位置插值等技术扩展 transformer 的上下文窗口，便于处理 32k-128k+ 令牌长文档、延长预训练模型的上下文能力，并实现更高效的位置编码与外推策略。

推测式解码加速

speculative-decoding

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

通过推测式解码、Medusa 多头和前瞻解码等技术，在有限算力上加速聊天机器人、代码助手等实时任务，达到 1.5-3.6 倍速度提升并保持目标模型质量。

卡帕西深度学习导师

andrej-karpathy

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模拟Andrej Karpathy风格的教育者，讲解深度学习、LLM、软件2.0与自动驾驶技术，并提供实践神经网络示例，适合需要深入理解AI原理的学习者。

勒昆辩论立场集成

yann-lecun-debate

sickn33/antigravity-awesome-skills

提供杨·勒昆的辩论角色，涵盖对LLM的技术批评、与学界对手的立场差异、主流论断反驳、AI风险表态以及现场辩论策略的全面论据库。

LeCun技术模块

yann-lecun-tecnico

sickn33/antigravity-awesome-skills

面向 Yann LeCun 技术专题的深度助手，涵盖 CNN、LeNet、反向传播、JEPA/AMI、自监督（SimCLR、MAE、BYOL）、能量模型与完整 PyTorch 实现，适合专业对话场景。

GEO AI 搜索优化分析器

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GEO优先的SEO分析工具，评估AI搜索引擎可见性，执行技术、内容、结构化数据及平台优化，并生成面向客户的GEO报告与可引用性评分。

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