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Llama.cpp CPU 推理

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

使用 llama.cpp 可在 CPU、Apple Silicon 以及 AMD/Intel GPU 等非 NVIDIA 环境上本地运行 LLM 推理，适合边缘设备和 CUDA 不可用的场景，通过 GGUF 量化实现更低内存与更快速度。

Llama 工厂微调指南

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

基于 LLaMA-Factory，提供网页版无代码操作、QLoRA/LoRA 优化、多模态能力等大语言模型微调实战指导与参考资料，帮助开发者快速实践与调试。

LlamaGuard 内容审核

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

LlamaGuard 是 Meta 提供的 7-8B 参数审核模型，能在输入/输出端识别暴力仇恨、性内容、武器、毒品、自伤、犯罪策划等六类风险，支持 vLLM、HuggingFace、FastAPI 和 NeMo Guardrails 的部署。

LlamaIndex 数据框架

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

LlamaIndex 提供文档摄取、索引与查询能力，适用于构建文档问答、聊天机器人与知识检索的 RAG 应用，集成多种连接器、向量索引与问答引擎。

多模态视觉语言助手

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

开源的 LLaVA 将 CLIP 视觉编码器与 Vicuna/LLaMA 模型结合，支持多轮图像对话、视觉问答、图像描述及视觉指令执行，可通过 CLI、API 或 Gradio 界面部署。

Nnsight远程可解释性

nnsight-remote-interpretability

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

为研究者提供利用nnsight在本地或NDIF远程节点上探查PyTorch模型的完整流程，涵盖激活分析、补丁注入与追踪操作，方便处理70B+超大模型。

Ollama 本地部署指南

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动完成 Ollama 的安装、模型选型与集成流程，适用于 macOS、Linux 或 Docker 环境，提供硬件检测、Python/Node.js 客户端与 REST 接口验证，帮助构建自托管离线大模型服务。

结构化文本生成

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Outlines 通过 CFG+FSM 策略配合 Pydantic 模型，确保 JSON/XML 等结构化输出合法，并兼容 Transformer、vLLM、llama.cpp 等本地模型，方便高性能推理。

Slime 强化学习训练框架

slime-rl-training

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使用 Slime（Megatron+SGLang）框架提供 LLM 强化学习后训练指引，涵盖 GLM、Qwen、Llama 等模型的数据缓冲、Rollout 管理与 Megatron-LM 集成，便于扩展式策略优化。

Megatron 大型模型训练

training-llms-megatron

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Megatron-Core 通过张量、流水线、上下文和专家并行策略，在 H100 集群上高效训练 2B~462B 参数的 LLM，是 Nemotron、LLaMA、DeepSeek 等项目的生产就绪框架。

LeCun 哲学教学模块

yann-lecun-filosofia

sickn33/antigravity-awesome-skills

模拟 Yann LeCun 的开源哲学与教学风格，便于探讨 LLaMA 演进、企业激励、苏格拉底式教学以及开放科学如何影响 AI 研究与问责制。

领域知识提取工具

bdistill-knowledge-extraction

sickn33/antigravity-awesome-skills

通过实时 AI 会话或本地 Ollama 开源模型提取结构化、打分的领域知识，生成可搜索的参考数据集和适配传统机器学习的输出，无需额外 API 密钥。

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