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搜索 模型提升 ，共找到 53 条记录
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迁移学习适配工具

adapting-transfer-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
451
自动化迁移学习流程，根据需求生成微调代码、验证数据、记录指标并保存产出，快速将预训练模型适配到新任务或数据集，提升性能与效率。
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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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AI代码辅助系统调试指南

cursor-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
454
这是一个用于诊断和修复AI编程助手（如Cursor）代码生成错误的系统化指南。它详细分析了代码生成错误的八大根源，包括上下文缺失、模型幻觉、项目模式不匹配等。提供了从工作流到代码配置的系统性调试步骤，帮助开发者显著提升AI辅助编程的准确性。
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声明式语言模型系统

dspy
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
247
DSPy 通过声明式方式构建复杂语言模型系统，组合模块化的 RAG 和智能代理流程，并自动优化提示与模块，提升 LM 应用的可靠性与可维护性。
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特征工程工具集

engineering-features-for-machine-learning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
466
该技能借助 feature-engineering-toolkit 插件自动创建、筛选和转化特征，用于提升机器学习模型的准确性和解释性，适合构造交互特征、降维或归一化等预处理场景。
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Groq成本优化与管理

groq-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
424
本技能提供了一套全面的Groq API成本优化指南。内容涵盖了智能模型路由（为简单任务选择更小的模型）、最小化Token使用、批量处理请求以减少系统开销，以及实现缓存机制以提高效率。旨在帮助开发者在处理大流量AI工作负载时，实现显著的成本节约和系统性能提升。
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Ideogram API性能调优

ideogram-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
364
本技能集提供了一套完整的Ideogram API性能调优方案。它指导用户根据需求选择最佳的模型和速度等级，通过实现基于提示词的缓存机制避免重复调用，并利用并发队列管理大规模图片的高效并行生成。最后，还展示了与AWS S3等CDN服务的集成，极大提升了整个工作流的效率和吞吐量。
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LangChain性能调优与优化

langchain-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
407
本指南提供了全面的LangChain应用性能优化技巧，帮助开发者将应用提升至生产级别。内容涵盖了基准测试、流式传输（提升用户感知速度）、并发批量处理、持久化缓存（如Redis/SQLite）的实现，以及如何通过精简Prompt和选择合适的模型来降低延迟和成本。
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Langfuse LLM成本监控与优化

langfuse-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
281
本指南展示如何利用Langfuse强大的分析功能，实现大型语言模型（LLM）的成本监控、分析与优化。内容涵盖自动令牌使用量跟踪、通过Metrics API获取成本报告，以及实现智能模型路由，根据任务复杂度和输入长度自动选择最具成本效益的模型。适用于需要管理AI预算、控制LLM支出和提升系统效率的开发团队。
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大型语言模型提示词优化

llm-application-dev-prompt-optimize
sickn33/antigravity-awesome-skills
88
本技能模拟专家级提示词工程师，专注于为大型语言模型（LLMs）优化提示词。它运用宪法AI、思维链等高级技术，将基础指令转化为生产级的优化提示，能够显著提高模型的准确性、降低幻觉并节省成本。适用于需要系统性提升LLM性能和流程优化的场景。
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LLM模型剪枝实用指南

model-pruning
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
290
通过 Wanda、SparseGPT 与 N:M 结构化剪枝，快速压缩大语言模型，提升稀疏度与推理速度，无需再训练即可部署在移动或边缘硬件。
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深度学习模型优化

optimizing-deep-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
370
通过分析模型结构、数据与指标，自动选择优化器、调度学习率和正则化方法，生成优化后的代码并评估准确率、训练时间与资源消耗，适合需要提升性能与效率的深度学习模型。
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