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TorchTitan 分布式预训练

distributed-llm-pretraining-torchtitan

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

基于 PyTorch 的 TorchTitan 实现 4D 并行（FSDP2/TP/PP/CP），支持 8~512+ GPU、Float8、编译优化与分布式检查点，用于 Llama 3.1、DeepSeek V3 或自定义大模型的预训练。

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。

极简GPT模型训练与学习系统

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

nanoGPT是一个极简主义的GPT模型实现，专为教育和学习设计。它以简洁、可修改的代码复刻了GPT-2的核心架构，使用户能够从零开始理解整个Transformer流程。该框架支持完整的工作流，包括数据准备、模型训练和文本生成，非常适合学习NLP和深度学习原理的学生和研究人员。

硬预测未来

hard-predict-future

davepoon/buildwithclaude

一个融合 Claude 情报与 Python 计算的 12 步严谨前瞻分析助手，用于高风险未来预测、技术采纳、地缘政治等问题，自动推理合理时间跨度并生成结构化信号。

芬兰语AI文风自然化

finnish-humanizer

github/awesome-copilot

分析芬兰语文本中的26种AI痕迹（12种芬兰语特有、14种通用），并按照 Finnish 写作习惯重写，适用于 humanize 请求与 .md/.txt 编辑场景。

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