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搜索 语言模型 ，共找到 130 条记录
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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

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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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Together AI生产部署清单

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本清单是一份完整的M/Ops指南，用于指导使用Together AI API构建AI应用的生产环境部署。它涵盖了生产环境的关键环节，包括安全密钥管理、API限流处理、错误容错机制（如断路器和重试）、以及全面的监控和成本控制，确保大型语言模型（LLM）服务的稳定性和可靠性。
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领域通用语言词汇表构建

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mattpocock/skills
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本工具能够从对话中提取和规范化核心业务术语，生成领域通用语言词汇表。它会自动识别术语歧义、同义词和模糊概念，并提出领域专家认可的规范性术语，帮助用户构建一致且严谨的领域模型，特别适用于需要遵循领域驱动设计（DDD）的项目。
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清除AI写作模式痕迹

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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unslop是一个命令行工具，用于对文本进行后期处理，旨在移除AI生成文本中常见的、可识别的写作模式和痕迹。它可作为发布文档、博客文章或任何来自大型语言模型（LLM）内容的最终校验步骤，确保内容更自然、更具人性化，提升最终发布质量。
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网页数据源追溯审计工具

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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MockHunter是一个专业的网页审计工具，用于对实时网页进行全面的“真实性检查”。它能识别页面上所有可见数据元素的真实来源，并给出详细的判定结果，包括：真实数据(REAL)、模拟数据(MOCK)、大型语言模型生成(LLM)、硬编码值(HARDCODED)、断点(BROKEN)或未知(UNKNOWN)。特别适用于审核AI生成的界面或在展示MVP前进行数据层级的验证。
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答案引擎优化：AI引用源构建

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alirezarezvani/claude-skills
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AEO（答案引擎优化）是一种内容优化方法，目标不是提升搜索引擎排名，而是让大型语言模型（如ChatGPT、Gemini）引用您的内容作为权威信息源。本技能用于审计内容，增强E-E-A-T信号，通过结构化数据和事实密度提升内容的可信度，帮助您在AI搜索时代建立权威的内容壁垒。
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深度学习面试全攻略

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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针对特定的机器学习或大语言模型主题，生成一份超详细的中文面试速查手册。内容涵盖公式推导、从零开始的PyTorch代码、对比表格以及25道高频面试题，难度分级为L1（必会）到L3（顶级），适用于深入的理论复习和面试准备。
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OpenAPI规范转MCP工具集

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mcp-use/mcp-use
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这是一个端到端解决方案，用于将OpenAPI/Swagger规范定义的现有REST API，转化为可供大语言模型（LLM）调用的MCP服务器工具集。它将规范中的每个操作映射为一个独立的工具，自动处理参数校验（Zod）和认证流程，确保LLM调用与原始API完美同步，并支持部署到云端。
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文档到数学问题规范提取

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个高级技能，用于将叙述性的技术文档、研究论文节选或自然语言问题描述，系统地转化为结构化的数学问题规范（MPS）。它能够精确提取变量、约束条件、优化目标和不确定性参数，并严格遵循零推理协议，确保所有输出内容均有原文证据支撑，适用于工程和数据科学领域的模型构建。
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