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搜索 语言模型 ，共找到 43 条记录
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大型语言模型（LLM）实现与训练

implementing-llms-litgpt
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
252
LitGPT提供了一个用于实现和训练超过20种前沿大型语言模型（如Llama, Gemma, Mistral）的工具。它支持完整的微调（Fine-tuning）、高效的LoRA适配以及从零开始的预训练流程。适用于需要清晰模型结构、学术理解或生产级部署的开发者。
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知识蒸馏：大模型压缩

knowledge-distillation
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
337
知识蒸馏（KD）是一种核心的AI模型压缩技术。它旨在将性能强大的大型语言模型（Teacher）的知识，高效地转移给更小、更易于部署的学生模型（Student）。这使得开发者能够在不损失关键性能的前提下，大幅降低推理成本，实现将前沿大模型能力落地到实际应用场景。
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LangChain LLM应用架构指南

langchain-architecture
sickn33/antigravity-awesome-skills
201
本指南深入讲解LangChain框架，帮助用户掌握构建复杂、生产级大型语言模型（LLM）应用程序的完整能力。内容涵盖自驱代理（Agents）、链式调用（Chains）、记忆管理、检索增强生成（RAG）以及外部工具集成等核心模块，全面助力构建智能AI系统。
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CPU/边缘本地大模型推理

llama-cpp
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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llama.cpp是一个纯C/C++编写的轻量级推理框架，专为在资源受限的设备上运行大型语言模型（LLM）而设计。它特别适用于没有高性能NVIDIA GPU（CUDA）的场景，非常适合Apple Silicon、AMD/Intel GPU以及边缘计算设备。通过支持GGUF量化，可以实现内存占用和推理速度的显著优化，支持本地跨平台部署。
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LLaVA 视觉语言助手

llava
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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LLaVA 将 CLIP 图像编码与 Vicuna/LLaMA 语言模型结合，提供基于图像的多轮对话、视觉问答、描述生成与指令跟随能力，适用于图像理解和视觉语言机器人。
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大语言模型 Application Dev Langchain AI Agent

llm-application-dev-langchain-agent
sickn33/antigravity-awesome-skills
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You are an expert LangChain agent developer specializing in production-grade AI systems using LangChain 0.1+ and LangGraph.
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大型语言模型提示词优化

llm-application-dev-prompt-optimize
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能将指导用户掌握大型语言模型（LLM）的进阶提示词优化技巧。它扮演专家级提示工程师的角色，运用宪法AI、思维链推理等先进方法，帮助用户将基础指令转化为高质量的生产级提示词，从而显著提高模型的准确性、降低幻觉和优化成本。
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LLM模型评估与性能测试

llm-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
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提供了一套全面的大型语言模型（LLM）评估框架。内容涵盖自动化指标（如BLEU、ROUGE、BERTScore）、人工评估维度以及使用LLM作为裁判的先进方法。适用于系统性地衡量模型性能、对比不同Prompt或模型，确保AI应用的可靠性和可部署性。
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内存安全编程模式

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能集提供一套全面的跨语言内存安全编程模式和最佳实践指南。它深入讲解了RAII、所有权模型、智能指针和资源管理等核心概念，适用于开发底层或系统级代码。帮助开发者有效地管理系统资源（如文件、套接字），并防止使用后释放和内存泄漏等严重安全漏洞。
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LLM模型剪枝实用指南

model-pruning
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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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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多智能体架构模式

multi-agent-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
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指导语言模型系统设计多智能体架构，涵盖主管、群体与分层模式，强调上下文隔离、协调机制与令牌成本，以支持复杂研究、工具密集型任务等多域协同。
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凤凰AI可观测平台

phoenix-observability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
264
Phoenix 是开源AI可观测平台，可用于追踪、评估和监控大语言模型应用，支持实验对比、数据集回归测试与实时生产监控，帮助工程团队自托管排查与优化。
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