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AI图像生成与编辑工具

generate-image
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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使用该技能可以利用FLUX.2 Pro和Gemini 3.1等先进AI模型，生成和编辑高质量图像。适用于创建照片级艺术、概念图、营销视觉素材以及任何通用视觉资产。支持文本生成和图像修复/扩展功能，实现精细化修改。
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无服务器AI/ML云平台

modal
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Modal是一个无服务器云平台，专为AI/ML工作负载设计，允许用户直接用Python代码运行复杂的计算任务。它提供按需的GPU算力、自动扩缩容的函数调用、自定义容器构建和持久化存储。适用于模型部署、训练推理、构建高性能API和定时任务。
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自托管AI研究笔记与知识库

open-notebook
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Open Notebook是一款强大的开源自托管工具，是Google NotebookLM的替代品。它允许用户汇集PDF、视频、网页等多种资料，建立AI驱动的知识库。核心功能包括上下文聊天、向量搜索、多说话人播客生成和完整的REST API接口。所有数据均在用户本地私有化运行，确保最高级别的数据隐私安全。
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高性能强化学习框架

pufferlib
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PufferLib是一个高性能的强化学习框架，专为高速并行环境模拟和训练设计。它通过优化向量化和原生多智能体支持，实现每秒数百万步的训练速度。适用于PPO算法的复杂智能体训练、自定义环境开发和大规模RL实验。
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临床深度学习医疗数据管道

pyhealth
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PyHealth是一个用于临床和医疗深度学习的模块化Python工具包。它提供了一个标准化的五阶段流程（数据集→任务→模型→训练器→指标），用于处理复杂的、多模态的医疗数据，包括电子病历、生理信号和医学影像。可用于预测死亡率、再入院风险、药物推荐或进行医学编码映射。
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PyTorch Lightning 深度学习框架

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PyTorch Lightning是一个基于PyTorch的高级深度学习框架，旨在简化和规范整个机器学习工作流。它帮助用户将模型组织为LightningModule，自动化训练循环，并处理复杂的数据流程。框架支持多GPU/TPU分布式训练、集成各种实验日志记录（如W&B, MLflow）和自定义回调，极大地提升了大型AI项目开发的效率和可扩展性。
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科学图表绘制与生成

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本工具利用AI技术，将复杂的科学概念转化为符合发表标准的专业图表。它专注于绘制神经网络结构、生物信号通路、系统流程图和电路图等。系统支持根据目标文档类型（如期刊、论文、海报）进行智能质量评估和迭代优化，确保图表的学术专业度和清晰度。
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Python科学计算与机器学习

scikit-learn
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Scikit-learn是行业标准的Python机器学习库，为完整的机器学习生命周期提供工具。它涵盖了监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）、数据预处理、模型评估和构建生产级ML流水线。适用于需要进行复杂数据分析的科学计算和数据科学场景。
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强化学习算法训练与实现

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稳定强化学习库提供了一套基于PyTorch的生产级RL算法实现，包括PPO、SAC、DQN等主流算法。它采用类似scikit-learn的统一API，使开发者能够轻松训练RL智能体，创建自定义环境，并进行高效的向量化并行训练，适用于标准的RL研究和原型开发。
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PyTorch图神经网络框架

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PyG是基于PyTorch的专业图神经网络（GNN）库。它提供了图数据结构和超过60种GNN层实现，支持节点分类、图分类和链接预测等任务。用户可以使用内置层高效构建复杂的模型，并能处理异构图等复杂结构。广泛应用于深度学习和图数据分析领域。
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药物发现与分子科学工具箱

torchdrug
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TorchDrug是一个专业的PyTorch工具箱，专注于药物发现和分子科学的AI计算。它利用图神经网络（GNNs）处理分子、蛋白质和生物知识图谱，支持分子性质预测、蛋白质结构建模、新分子生成以及化学合成路线规划等复杂任务，是生物医学AI研究的核心库。
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转换器库：AI模型开发与微调

transformers
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这是一个用于访问和使用海量预训练AI模型的工具库。它支持自然语言处理、计算机视觉、音频处理等多种任务。用户可以使用Pipeline进行快速推理，或使用Trainer API对模型进行专业微调，适用于构建完整的AI应用。
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