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CUDA
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CPU/边缘本地大模型推理
llama-cpp
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
150
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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RWKV 混合架构
rwkv-architecture
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
115
RWKV 是结合 Transformer 训练与 RNN 推理的混合架构,提供线性时间推理、无限上下文与零 KV 缓存,可在流式或超长上下文场景中用 CUDA/CPU 低内存部署。
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邮件网关鱼叉钓鱼检测
detecting-spearphishing-with-email-gateway
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
336
指导安全运营团队配置 Microsoft Defender、Proofpoint、Mimecast、Barracuda 等邮件安全网关,结合冒充、防链接、沙箱和自定义规则,有效检测针对性鱼叉式网络钓鱼攻击。
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Python GPU 优化指南
optimize-for-gpu
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
401
通过 CuPy、Numba CUDA、Warp 及 cuDF/cuML/cuGraph 等 NVIDIA 工具链,将 NumPy、pandas、机器学习、图算法、图像处理、模拟与 IO 等 Python 代码迁移到 GPU,显著提升性能,适用于大规模数据与复杂计算场景。
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