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搜索 模型性能 ，共找到 52 条记录
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SimPO：简单偏好优化对齐

simpo-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
112
SimPO（简单偏好优化）是一种先进的、无参考模型的LLM对齐方法。它利用人类偏好数据集对大模型进行精调，是DPO和PPO的高效替代方案。SimPO性能优于DPO，且无需额外的参考模型，特别适合需要快速、简单、资源高效的偏好数据对齐场景。
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稳定扩散图像生成指南

stable-diffusion-image-generation
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
489
本指南全面介绍了如何使用HuggingFace Diffusers库和Stable Diffusion模型进行高级图像生成。用户可以实现从文本描述生成图像（Text-to-Image）、图像到图像的风格迁移、局部重绘（Inpainting）以及图像扩展等功能。适用于需要高性能、高保真度和可定制化工作流的创意或计算机视觉应用场景。
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TensorBoard 可视化工具包

tensorboard
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
130
TensorBoard 提供统一可视化界面，跟踪训练指标、调试模型、对比实验、观察网络结构并分析性能瓶颈，适用于 PyTorch 与 TensorFlow 训练流程。
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模型版本追踪

tracking-model-versions
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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通过model-versioning-tracker插件帮助Claude自动管理AI/ML模型版本、记录性能、跟踪谱系并实现版本检索，适用于需要模型注册或部署支持的场景。
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超参数优化助手

tuning-hyperparameters
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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帮助 Claude 自动通过网格、随机或贝叶斯搜索调整机器学习模型超参数，生成可执行的 Python 代码、执行验证并返回最优配置与模型指标，适合提升精度、召回等性能。
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优化TwinMind会议转录性能

twinmind-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能用于优化TwinMind会议记录AI的性能。通过配置Ear-3模型和调整音频质量，可以提高会议转录的准确性和速度。适用于需要进行AI会议转录流程优化、性能调优和系统集成的开发者。
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Hugging Face模型评估管理

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于为Hugging Face模型卡片添加和管理结构化的评估结果。支持从README内容提取现有评估表格，导入外部基准分数，并使用vLLM等高性能后端运行自定义模型评估，确保模型元数据符合排行榜和行业标准。
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本地大模型推理与部署专家

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能专精于本地大语言模型（LLM）的部署、推理和性能优化。涵盖Ollama、vLLM、llama.cpp等主流推理引擎，以及GGUF、EXL2等主流量化格式。帮助用户在本地硬件上安全、高效地运行先进模型，尤其侧重于隐私保护和离线应用部署。
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上下文预算与LLM优化

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affaan-m/everything-claude-code
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本工具用于审计Claude Code会话中所有组件（如代理、技能、规则和MCP服务器）的Token消耗。它能分析上下文开销，识别冗余或臃肿的组件，并生成详细的上下文预算报告。帮助用户管理Token使用量，确保模型运行效率和性能。
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无服务器GPU云平台：AI训练与推理

serverless-modal
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个零配置的无服务器GPU云平台，专为运行复杂的机器学习工作负载而设计，包括模型训练、微调和实时推理。它无需复杂的环境设置（无需SSH或Docker），支持本地优先和自动弹性伸缩，适用于所有高性能GPU。非常适合需要可扩展、高效率远程计算资源的AI工程师和数据科学家。
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Arize LLM评估与监控

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github/awesome-copilot
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本技能用于在Arize平台上设置和运行LLM判官评估。用户可以定义评估器（包括提示词模板、分类选项和模型），并将评估器应用于项目或实验数据。支持对幻觉、忠实度、正确性等关键指标进行打分，并实现持续监控，确保LLM性能的完整追溯。
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AI 模型推荐助手

model-recommendation
github/awesome-copilot
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分析 `.agent.md` 或 `.prompt.md` 文件，识别任务的复杂度、工具与能力需求，根据 Copilot 可用模型、订阅级别与优化偏好，推荐最合适、兼顾性能与成本的 AI 模型并给出支持理由。
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