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OpenRLHF训练套件

openrlhf-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

一个基于Ray和vLLM的高性能RLHF训练框架，兼容PPO、GRPO、RLOO、DPO，借助ZeRO-3与分布式架构在多GPU集群上加速7B-70B+大模型的策略与奖励优化流程。

火山引擎LLM强化训练

verl-rl-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

使用火山引擎 verl 训练 LLM 的强化学习指南，涵盖 GRPO、PPO、价值网络、分布式 rollout、数据配置与生产部署等流程。

AI模型行为透视检测

bdistill-behavioral-xray

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能可系统性地探测AI模型的六大行为模式，包括推理能力、拒绝边界、格式化习惯和知识接地性。它生成包含雷达图和可操作洞察的HTML报告，帮助用户了解模型的真实行为，用于模型选型比较、安全审计或红队测试。

放射学报告结构化

structuring-radiology-reports

maziyarpanahi/openmed

本技能用于将放射科的自由文本报告（如CT、MRI、X光片等）转换为结构化的数据格式。它可以自动分割报告的关键部分（技术、发现、印象），并提取解剖结构、测量数值、侧别性、BI-RADS/Lung-RADS评估等级和后续推荐等关键临床信息，支持构建结构化的电子病历和决策支持系统。

AI行为模式透视

bdistill-behavioral-xray

sickn33/agentic-awesome-skills

通过 30 道探测题从拒绝边界、幻觉倾向、推理风格、格式习惯、人设与事实依据六个维度系统分析 AI 模型行为，并生成带雷达图与建议的 HTML 报告。需安装 bdistill MCP。

Ray Train 分布式训练编排

distributed-training-ray-train

davila7/claude-code-templates

Ray Train 支持跨集群的机器学习分布式训练编排，可将 PyTorch、TensorFlow 和 HuggingFace 等框架从单机扩展到数千节点。内置 Ray Tune 超参数调优、容错及弹性伸缩功能。适用于多机器训练大模型或分布式超参数搜索场景，简化分布式协调与资源分配。

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