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搜索 大模型 ，共找到 324 条记录
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大语言模型智能体评估

agent-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
271
这是一个用于全面测试和评估大型语言模型（LLM）智能体的框架。它超越了简单的通过/失败判断，深入评估智能体的复杂行为、可靠性指标和能力一致性。适用于生产环境的监控，帮助识别高级AI智能体中的微妙故障模式。
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AWQ 激活感知权重量化

awq-quantization
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
421
AWQ 利用激活感知权重保护技术，将 7B-70B 模型压缩到 4-bit，在受限显存上保持精度并提升近 3 倍推理速度，可配合 vLLM、Marlin 等加速后端部署大模型。
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Axolotl大模型微调助手

axolotl
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
241
为 Axolotl 提供大模型微调指导，涵盖 YAML 配置、LoRA/QLoRA、DPO 等优化策略及多模态支持，适用于开发、调试和查阅文档。
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Axolotl大模型微调助手

axolotl
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
241
为 Axolotl 提供大模型微调指导，涵盖 YAML 配置、LoRA/QLoRA、DPO 等优化策略及多模态支持，适用于开发、调试和查阅文档。
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Azure AI项目管理SDK for Java

azure-ai-projects-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
399
这是一个专为Java开发的SDK，用于管理Azure AI Foundry中的整个AI项目生命周期。它提供高层级的客户端接口，用于处理关键的AI项目操作，包括管理与Azure资源的连接、上传和管理数据集、创建和更新搜索索引、运行模型评估以及管理部署，极大地简化了复杂的AI工作流编排。
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Azure AI项目管理SDK for Java

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sickn33/antigravity-awesome-skills
399
这是一个专为Java开发的SDK，用于管理Azure AI Foundry中的整个AI项目生命周期。它提供高层级的客户端接口，用于处理关键的AI项目操作，包括管理与Azure资源的连接、上传和管理数据集、创建和更新搜索索引、运行模型评估以及管理部署，极大地简化了复杂的AI工作流编排。
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Azure Cosmos DB Java SDK客户端

azure-cosmos-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
83
该Java SDK是连接Azure Cosmos DB的官方客户端库，用于执行NoSQL数据库操作。它支持全球分布式、多模型数据结构和反应式编程模式。适用于开发需要高吞吐量、高可用性、大规模数据持久化能力的后端企业级应用。
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AI时代内容优化与搜索可见性

ai-seo
coreyhaines31/marketingskills
163
本指南专注于AI搜索优化，旨在帮助内容创建者了解如何将内容优化，使其不仅能获得传统排名，还能被大语言模型（如ChatGPT、Gemini和谷歌AI概览）识别、提取和引用。核心目标是提高内容在AI生成答案中的可见度和被引用的概率，指导用户进行结构化和内容策略调整。
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交易策略回测与优化

backtesting-trading-strategies
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
386
这是一个全面的交易策略回测工具，用于利用历史市场数据测试和验证加密货币及传统金融交易模型。它能够计算夏普比率、最大回撤等核心性能指标，模拟交易过程，并提供参数网格搜索等优化功能，帮助用户在实盘前评估策略的风险和收益。
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BigQuery ML 模型创建器

bigquery-ml-model-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
59
一项 GCP 技能，自动响应 BigQuery ML 模型创建请求，提供最佳实践指导、可生产部署的示例和标准校验，涵盖计算、存储、大查询、Vertex AI 及其他平台服务。
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BLIP-2 视觉语言框架

blip-2-vision-language
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
239
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。
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模型上下文衰减模式

context-degradation
sickn33/antigravity-awesome-skills
100
本技能深入解析大型语言模型在处理长上下文时，性能衰退的几种可预测模式。内容覆盖了“中心信息遗忘”、“上下文污染”、“信息干扰”等核心现象。帮助开发者诊断AI代理的性能瓶颈，并指导如何设计出更健壮、更可靠的长文本处理系统。
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