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搜索 ZAT ，共找到 107 条记录
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计算机视觉生产级工程技能

senior-computer-vision
alirezarezvani/claude-skills
257
涵盖了从基础模型到生产部署的完整计算机视觉AI全流程技能。掌握目标检测（YOLO、Faster R-CNN）、实例/语义分割（Mask R-CNN、SAM）等核心技术，并熟练运用PyTorch进行模型训练，最终通过ONNX和TensorRT等工具优化模型，实现边缘或云端设备的稳定部署。
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SimPO：简单偏好优化对齐

simpo-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
112
SimPO（简单偏好优化）是一种先进的、无参考模型的LLM对齐方法。它利用人类偏好数据集对大模型进行精调，是DPO和PPO的高效替代方案。SimPO性能优于DPO，且无需额外的参考模型，特别适合需要快速、简单、资源高效的偏好数据对齐场景。
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TensorBoard 可视化工具包

tensorboard
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
130
TensorBoard 提供统一可视化界面，跟踪训练指标、调试模型、对比实验、观察网络结构并分析性能瓶颈，适用于 PyTorch 与 TensorFlow 训练流程。
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Tensorboard 可视化助手

tensorboard-visualizer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
113
在提到 tensorboard 可视化时自动激活，指导模型训练中的数据准备、调参和实验追踪，提供规范化配置与标准校验，确保可视化流程可用于生产。
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Tensorflow 存储模型创建器

tensorflow-savedmodel-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
256
自动化提供 TensorFlow SavedModel 的部署指引，涵盖服务、监控、优化等生产实践，输出可直接投入运行的代码与配置并进行校验。
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超参数优化助手

tuning-hyperparameters
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
373
帮助 Claude 自动通过网格、随机或贝叶斯搜索调整机器学习模型超参数，生成可执行的 Python 代码、执行验证并返回最优配置与模型指标，适合提升精度、召回等性能。
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TwinMind AI会议部署集成

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
386
本指南提供了部署TwinMind集成到生产环境的完整步骤。内容涵盖了Chrome扩展、移动应用和API密钥的配置。TwinMind利用先进的AI模型（如Ear-3转录和GPT-4/Claude/Gemini总结）功能，实现实时的会议转录、总结和行动项提取，适用于专业团队的会议AI管理。
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TwinMind会议AI配置与安装

twinmind-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了TwinMind AI全套系统的安装和认证流程。内容涵盖Chrome插件安装、移动应用配置、日历集成（如Google/Outlook）以及API密钥设置。适用于需要将TwinMind集成到专业工作流，实现自动化会议转录、笔记记录和数据同步的场景。
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迁移至TwinMind会议AI平台

twinmind-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南旨在协助用户将会议AI工作流从其他竞品工具（如Otter.ai）迁移到TwinMind。内容涵盖从企业级配置、API集成到使用GPT-4、Claude等先进AI模型进行转录和智能摘要的全流程深度指导，适用于管理大规模会议智能运营。
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TwinMind AI会议参考架构

twinmind-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本文档提供了基于TwinMind的AI会议系统生产级参考架构。它指导用户如何实现完整的会议流程自动化，包括高精度语音转录、智能总结、行动项提取、记忆存储和日历集成等功能。适用于搭建或管理高效率、全自动化的会议AI解决方案。
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Vast.ai GPU成本优化指南

vastai-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
191
本工具包旨在帮助用户优化Vast.ai上的GPU云资源使用成本。它提供了选择成本效益最高GPU型号、利用抢占式（Spot）实例以及设置自动销毁机制的完整指南。通过检测闲置计算资源和监控运行费用，确保AI模型训练和推理作业能够高效、经济地完成。
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Vast.ai GPU实例生命周期管理

vastai-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
237
本指南全面演示了在Vast.ai上管理GPU计算资源的完整生命周期。内容涵盖使用CLI和REST API搜索可用硬件、配置GPU实例（例如使用PyTorch镜像）、通过SSH连接、运行深度学习工作负载，以及最后销毁实例以停止计费。适用于测试云集成或管理机器学习计算流水线。
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