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AWQ 激活感知权重量化

awq-quantization

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

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。

DeepSpeed 分布式训练指南

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

指导工程师掌握 DeepSpeed 分布式训练与 DeepNVMe I/O 优化，涵盖 ZeRO、流水线并行、混合精度以及同步/异步写入句柄的使用场景。

简化的分布式训练

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

HuggingFace Accelerate 通过四行代码将各种 PyTorch 脚本升级为支持 DDP、DeepSpeed、FSDP 与 Megatron 的分布式训练，自动处理设备调度、混合精度与配置交互，便于快速实验与跨硬件部署。

企业级大模型强化学习训练

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

为企业级 MoE 大模型提供 miles 强化学习训练指导，覆盖 FP8/INT4 低精度、训练推理对齐与投机式推理流程，保障稳定性与最大吞吐量。

混合精度训练助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动化提供混合精度机器学习训练指导，涵盖数据准备、模型训练、超参调优与实验追踪，生成可用代码与配置并进行校验。

精英Gemini高阶流程

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sickn33/antigravity-awesome-skills

提供针对 Gemini 3.1 Pro High 的精英级开发与 UX 流程，涵盖快速规划、稳固架构、TDD、生产级代码、视觉验证与最终核查，确保像素级精度与令牌高效。

PyTorch FSDP2 训练流程

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

指导在训练脚本中正确引入 PyTorch FSDP2 fully_shard，使底层模块逐层分片、配置混合精度与 CPU 卸载、构建依赖 DTensor 的优化器，并依靠分布式检查点处理超过单卡显存或需要 DeviceMesh 分片的模型。

超参数优化助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

推理驱动图像简报

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SamurAIGPT/Generative-Media-Skills

该技能将用户意图转化为Gemini 3风格的结构化创意简报，通过muapi.ai生成具备物理逻辑、光照和文本精度的高保真图像。

学术论文图表与架构生成

academic-plotting

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

该工具旨在为机器学习和人工智能领域的学术论文生成专业级图表。它支持两种工作流：一是利用AI技术生成系统架构图和复杂的流程图；二是使用matplotlib/seaborn等库，根据原始数据自动生成高精度的各类数据图表（如折线图、热力图等）。适用于撰写任何需要图表的学术论文。

PyTorch 训练秘籍

ml-training-recipes

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

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。

EVM 代币精度守护

evm-token-decimals

affaan-m/everything-claude-code

通过在各链实时读出 decimals、按链+代币缓存并统一精度，保障面向机器人、Dashboards 和 DeFi 工具的余额与定价不会因为精度差异异常。

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