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Hugging Face云端大型语言模型训练
hugging-face-model-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
108
本技能指导用户利用Hugging Face的云基础设施,进行大型语言模型和视觉模型的专业微调与训练。支持使用TRL(SFT, DPO等)或Unsloth等前沿方法,无需本地GPU环境即可在云端完成复杂的训练任务,并支持将模型转换为GGUF格式进行本地部署。
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实时多模态AI智能体构建
daily
sickn33/antigravity-awesome-skills
472
这是一个用于构建生产级、低延迟的实时多模态AI智能体框架。它允许开发者在一个统一的管道中编排复杂的AI流程,无缝处理实时音频、视频和文本数据。核心功能包括集成多种AI服务(如LLM、语音识别、TTS),管理对话上下文,并支持函数调用,适用于构建高级交互式AI应用。
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雅恩·勒昆的AI辩论与批判
yann-lecun-debate
sickn33/antigravity-awesome-skills
225
本模块汇集了雅恩·勒昆关于大语言模型的全面论点。它深入批判了“涌现推理”的概念,强调LLMs的统计预测与真正的世界模型之间的差异,并涵盖了AI因果关系、常识以及通用人工智能(AGI)的可行性等高级技术辩论。适用于需要专业、批判性视角的AI讨论场景。
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LLM提示词结构化优化
ai-md
sickn33/antigravity-awesome-skills
202
本方法论将冗长、自然的语言系统指令,转化为原子化、结构化的标签格式。它通过分解复杂的规则为明确的标签(如trigger:、action:),解决了大型语言模型(LLM)指令遵循度低的问题,极大地提高了规则执行的精准度、可靠性和效率。
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llms.txt 规范生成
geo-llmstxt
zubair-trabzada/geo-seo-claude
390
生成或校验 llms.txt,指导 AI 抓取与理解站点内容,强调关键页面与信息,稳固品牌叙事。
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本地大模型推理与部署专家
local-llm-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
485
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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提示词优化器
prompt-optimizer
affaan-m/everything-claude-code
124
本工具旨在帮助用户优化和完善用于大型语言模型(LLM)的提示词。它通过结构化输入指令,确保AI接收到的信息清晰、全面且具有上下文深度,从而显著提升AI生成内容(如代码、文章、摘要等)的质量和相关性。
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PydanticAI:类型安全LLM代理框架
pydantic-ai
sickn33/antigravity-awesome-skills
226
PydanticAI 是一个强大的 Python 框架,它将 Pydantic 的类型验证能力引入大型语言模型(LLMs)。它允许开发者构建生产级的 AI 代理,确保 LLM 的输出具有严格的结构化和数据类型安全,不再仅仅是原始文本。框架支持工具调用、依赖注入和多模型兼容性,适用于需要高可靠性和准确数据结构的复杂 AI 场景。
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学术论文图表AI生成器
paper-illustration
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
62
专业的学术论文图表生成工具。它采用多阶段、迭代式的流程,利用AI模型(如Gemini和Claude)来解析请求、优化复杂的架构布局、检查学术规范(如CVPR/NeurIPS风格),最终生成达到出版级别的高质量插图和流程图,专为科研人员设计。
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Arize AI模型提供商集成管理
arize-ai-provider-integration
github/awesome-copilot
377
该技能用于在Arize平台上管理和配置各类大型语言模型(LLM)提供商的集成凭证。用户可以创建、列表、获取和更新OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI、AWS Bedrock等主流模型的凭证信息,是实现Arize高级模型评估和监控功能的核心步骤。
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Modal:AI/ML无服务器云平台
modal
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
392
Modal是一个专为AI和机器学习工作负载设计的无服务器云平台。它允许用户部署、服务和扩展复杂的模型(如大型语言模型),而无需手动管理底层基础设施。核心功能包括按需接入高端GPU资源、无服务器函数自动伸缩、提供持久化存储,并且整个基础设施都可以纯代码定义,极大简化了开发流程。
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敏感信息泄露检测
data-leakage-detection
Tencent/AI-Infra-Guard
58
这是一个用于安全审计的框架,旨在系统性地检测大型语言模型(LLM)是否存在敏感信息泄露。它通过分阶段、递进式的对话探针,测试和捕获包括系统提示词、API密钥、个人身份信息(PII)以及内部配置等多种敏感数据。适用于红队测试和模型安全评估。
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