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搜索聚类，共找到 9 条记录

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FAISS：高效向量相似性搜索库

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

FAISS（Facebook AI Similarity Search）是一个用于高效相似性搜索和聚类的库。它支持对数十亿级别的密集向量进行索引和搜索，具备GPU加速和多种索引类型（如Flat、IVF、HNSW）。适用于构建需要超高吞吐量和低延迟的超大规模应用，特别是在RAG、推荐系统等领域，用于快速的k-NN检索或纯向量相似度匹配。

句向量嵌入框架

sentence-transformers

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Sentence Transformers 提供 5000+ 预训练模型，可生成句、文本与图像嵌入，支持 RAG、语义搜索、聚类、多语言与多模态，适合本地生产环境使用。

基因组区间嵌入

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Geniml面向BED及scATAC-seq数据，用机器学习学习区域、元数据和细胞嵌入，支持相似度搜索、聚类、共识峰构建等基因组区间分析流程。

Scikit-learn 机器学习

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

提供使用 scikit-learn 进行机器学习的全面指南，涵盖分类、回归、聚类、预处理、模型评估和流水线构建，适用于构建生产级机器学习工作流。

屏幕工作流自动技能生成

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

通过本地 screenpipe 守护进程观察屏幕活动，聚类重复的研究工作流，与现有技能比对，并为尚未覆盖的模式自动草拟新技能或组合配方。检测与脱敏全程在本地运行，敏感数据不出本机。

检测数据与模型投毒攻击

detecting-data-and-model-poisoning

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本工具提供一套全面的解决方案，用于检测机器学习系统中的数据投毒、模型后门和供应链安全漏洞。它利用ART工具箱进行激活聚类和谱指纹分析，同时结合Cleanlab进行标签质量校验，并通过哈希验证和safetensors格式强制执行模型完整性。适用于模型训练前、部署前及整个生命周期安全审计。

训练和微调句子嵌入模型

train-sentence-transformers

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能提供了一套用于训练和微调先进的句子嵌入模型（Sentence-Transformers）的指南。它帮助用户根据任务需求（如信息检索、相似度匹配、聚类或重排序）选择合适的模型架构，包括Bi-Encoder、CrossEncoder和SparseEncoder，是实现高级NLP功能的核心工具。

向量嵌入生成与索引

本工具用于将文本、代码或文档转化为高维向量嵌入（384维）。它利用ONNX和HNSW索引，实现高效的语义搜索、相似性比较和数据聚类，是构建RAG和知识检索系统的核心组件。

Scikit-learn Python机器学习库

sickn33/antigravity-awesome-skills

Scikit-learn是Python领域标准的机器学习库。它提供全面的工具集，用于执行监督学习（如分类、回归）和无监督学习（如聚类、降维）。用户可以使用它来构建完整的机器学习流程，进行数据预处理、模型评估和优化，适用于构建端到端的各种数据科学和预测系统。

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