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搜索 大型语言模型 ，共找到 77 条记录
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AI安全扫描与漏洞检测

aig-scanner
Tencent/AI-Infra-Guard
240
本工具依托红心实验室的AI-Infra-Guard框架，提供全方位的AI安全扫描服务。可对AI基础设施、工具、技能、Agent以及大型语言模型进行深度安全审计和漏洞检测，包括越狱测试，确保AI系统的安全性和可靠性。
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AI数据隐私与合规处理

anth-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
365
本技能提供了一套全面的数据处理框架，用于在调用Claude等大型语言模型API时，确保数据的隐私性和合规性。它包含了PII（个人身份信息）脱敏和完善的审计日志记录机制，帮助开发者满足GDPR、CCPA等国际数据隐私法规的要求。
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大型语言模型安全防护层

anth-policy-guardrails
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
247
该技能提供了一套完整的AI应用级安全防护机制。它用于增强与Claude等大型语言模型API的集成安全性，覆盖输入数据（如PII检测、长度）校验、系统提示词（Scope）限制、输出结果敏感信息过滤、成本预算控制以及模型访问权限管理，确保AI应用的可靠性和合规性。
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CoreWeave KServe GPU推理服务部署

coreweave-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
155
本指南详细介绍了如何在CoreWeave上使用KServe部署生产级机器学习推理服务。内容涵盖了配置GPU调度、实现自动扩缩容以及设置冷启动优化的流程。适用于需要部署大型语言模型（LLMs）或其他复杂AI模型的MLOps工程师。
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CoreWeave分布式GPU训练工作流

coreweave-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
142
本指南详细介绍了如何在CoreWeave平台上运行大规模的分布式GPU训练任务。它涵盖了单节点多GPU配置和多节点训练，支持PyTorch DDP，是进行大型语言模型（LLM）微调或需要高性能计算集群的深度学习模型训练的推荐工作流。
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CoreWeave GPU工作负载部署

coreweave-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供在CoreWeave平台上使用Kubernetes（kubectl）部署GPU工作负载的教程。内容包括部署vLLM服务进行大型语言模型（LLM）推理测试，以及运行CUDA批量作业进行性能基准测试。适用于首次部署GPU任务或验证集群访问的场景。
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家庭安防AI基准测试套件

home-security-ai-benchmark
SharpAI/DeepCamera
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本套件是一个全面的评估工具，用于基准测试大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）在家庭安防领域的性能。它涵盖了143项测试，覆盖了工具使用、提示注入抵抗性、上下文推理、警报分诊和场景分析等16个关键领域，旨在确保智能家居AI系统的稳健性。
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卡帕蒂代码质量审查器

karpathy-coder
alirezarezvani/claude-skills
447
该工具是基于 Andrej Karpathy 原则的严格代码开发纪律指南。它旨在帮助开发者，尤其是在与大型语言模型（LLM）协作时，强制执行四个核心原则：明确假设、极简优先、外科手术式修改和目标驱动执行。它通过预提交钩和审查代理，有效防止代码过度设计、隐藏假设和不必要的代码膨胀。
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LLM驱动的知识网络构建

llm-wiki
alirezarezvani/claude-skills
81
这是一个将大型语言模型（LLM）转化为纪律性维基维护者的系统。它用于在Obsidian等工具中构建和维护一个持久化、相互关联的个人知识库（第二大脑）。与传统的RAG检索方式不同，本系统能够主动摄取源文件、自动更新实体页面、维护交叉引用，实现知识的持续累积和深化。非常适合进行深度研究、长期知识积累或构建企业内部维基。
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AI/LLM安全红队测试指南

offensive-ai-security
SnailSploit/Claude-Red
479
提供一套完整的AI/LLM系统安全渗透测试方法论，用于评估大型语言模型和AI应用的鲁棒性。涵盖提示词注入、越狱、数据投毒、模型提取等高级攻击向量，适用于进行AI系统的红队演练和安全评估。
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大型语言模型微调与部署工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工作流指导您完成大型语言模型（LLM）的完整生命周期管理。您可以上传训练数据，创建微调（Fine-tuning）任务，实时监控训练进度和指标，管理模型版本，最终将定制模型部署到具有自动扩展能力的生产端点。适用于需要高度定制化和生产级部署的AI场景。
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使用Together AI进行模型推理

together-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能是关于如何使用Together AI的OpenAI兼容API执行各种AI推理任务的教程。内容详细涵盖了包括文本聊天补全、流式输出、图像生成和向量嵌入等核心功能。它适用于需要测试开源模型、比较不同大型语言模型（如Llama、Mixtral）性能，或将生成式AI功能集成到应用中的开发者。
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