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BLIP-2 视觉语言框架

blip-2-vision-language

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

该框架将冻结的图像编码器与大语言模型连接，适用于图像描述、视觉问答、检索与多模态对话，在无需微调的条件下实现零样本推理，并仅训练轻量 Q-Former。

LLM 评估框架

evaluating-llms-harness

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

提供涵盖 MMLU、HumanEval、GSM8K、TruthfulQA、HellaSwag 等 60+ 学术基准测试的标准化评估流程，可用来对 HuggingFace、vLLM 或 API 模型打分、比对性能、跟踪训练进度。

Python LLM 评估驱动QA

eval-driven-dev

github/awesome-copilot

为 Python LLM 应用搭建评估驱动的 QA 流程，记录真实执行、注入测试输入、用评估器打分 pixie test 结果，并基于反馈修复问题，确保质量。

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