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医疗健康人工智能工具
pyhealth
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
107
PyHealth 提供面向临床的全流程 Python 工具,支持加载 MIMIC/eICU/OMOP 等医疗数据、处理 ICD/NDC/ATC 编码、训练 RETAIN/SafeDrug/Transformer 等深度模型,方便研发、评估与部署医疗 AI 解决方案。
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治疗数据共享平台
pytdc
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
402
提供面向治疗学的 AI 准备药物发现数据集(ADME、毒性、DTI、DDI、分子生成),包含标准化评估、scaffold 拆分与分子预测器,帮助科研人员训练、对比、优化疗法 ML 模型。
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稳定基线3:强化学习算法工具包
stable-baselines3
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
383
稳定基线3是一个基于PyTorch的专业库,用于提供生产级的强化学习算法实现(如PPO、SAC、DQN等)。它支持单智能体RL模型训练,提供创建自定义环境的能力,并支持通过向量化环境进行高效的并行训练。适用于快速原型开发和严谨的强化学习实验。
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零样本时间序列预测模型
timesfm-forecasting
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
300
该技能利用Google的TimesFM基础模型,实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练,即可对任何单变量时间序列(如销量、传感器数据或天气数据)进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间,提供了完整的概率预测视图,适用于各种时间序列数据分析。
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预训练Transformer模型
transformers
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
151
用于处理NLP、计算机视觉、音频等多个领域的预训练Transformer模型。支持文本生成、分类、问答、摘要提取、图像检测等复杂任务,并提供模型微调和部署的完整流程,适用于构建专业级的AI应用。
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OpenPI 微调与推理
fine-tuning-serving-openpi
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
78
涵盖 OpenPI pi0 系列模型(pi0、pi0-fast、pi0.5)在机器人操控任务上的微调与推理,提供从配置、数据映射、归一化统计到 JAX/PyTorch 训练、检查点转换以及 WebSocket 策略推理服务的完整流程,适用于 ALOHA、DROID、LIBERO 等评估场景。
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AI模型知识结构化提取
bdistill-knowledge-extraction
sickn33/antigravity-awesome-skills
215
bdistill工具能将AI模型的交互过程转化为结构化的知识库。它可以从闭源模型(会话内)和本地开源模型(通过Ollama)提取、结构化并打分特定领域的知识。用户可用于构建可检索的参考数据集、问答对,或生成用于传统机器学习的训练数据。
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HuggingFace 视觉模型训炼
hugging-face-vision-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
264
通过 Hugging Face Jobs 在托管 GPU 上微调或训练目标检测、图像分类与 SAM/SAM2 分割模型,自动验证数据集并将成果保存到 Hugging Face Hub,无需本地 GPU。
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交互式训练健康监测
training-check
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
53
这是一个交互式的训练监控工具,用于定期检查深度学习模型的运行状态和指标健康度。它会分析损失曲线、评估指标、梯度变化等关键指标,自动识别NaN值、发散、平台期等异常情况。根据检测结果,提供继续、等待或停止训练的决策建议,确保计算资源不会浪费在失败的模型上。
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PyTorch 训练秘籍
ml-training-recipes
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
370
涵盖体系结构选择、优化器策略、学习率调度、混合精度和调试的 PyTorch 训练方案,适用于大模型、视觉、扩散与生物医药方向的训练与微调,实现高效 GPU 利用。
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无服务器GPU云平台:AI训练与推理
serverless-modal
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
281
这是一个零配置的无服务器GPU云平台,专为运行复杂的机器学习工作负载而设计,包括模型训练、微调和实时推理。它无需复杂的环境设置(无需SSH或Docker),支持本地优先和自动弹性伸缩,适用于所有高性能GPU。非常适合需要可扩展、高效率远程计算资源的AI工程师和数据科学家。
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大规模单细胞基因组数据查询
cellxgene-census
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
95
本技能提供程序化访问,连接到超过6100万个细胞的CZ CELLxGENE大队列。它用于生物信息学研究,支持进行大规模数据集间的交叉分析,按细胞类型、组织或疾病查询基因表达数据,并可用于训练机器学习模型。无论是在内存还是离线计算,均提供完整的单细胞分析能力。
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