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GPTQ 大模型量化

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

通过 GPTQ 的组束量化将大模型压缩到 4bit，在 RTX 4090/3090 等消费级 GPU 上实现 4 倍内存缩减、快速推理和 PEFT+QLoRA 兼容，便于部署与微调。

快速NLP分词器

huggingface-tokenizers

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

HuggingFace Tokenizers 以 Rust 性能提供高速分词，可训练多种算法，支持对齐、填充及与 transformers 的无缝集成，适配大规模生产环境。

Mamba 选择性状态空间模型

mamba-architecture

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Mamba 提供选择性状态空间模型，线性复杂度与无 KV 缓存让百万级长序列推理更快更省内存，适用于长上下文语言建模、流式生成和硬件友好部署场景。

临床 AI SDK 模式集

openevidence-sdk-patterns

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

指导如何使用 OpenEvidence SDK 构建临床 AI 决策支持，包括单例客户端、类型化查询构建器、响应转换器与缓存策略，确保可靠的证据分级与性能表现。

结构化文本生成

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Outlines 通过 CFG+FSM 策略配合 Pydantic 模型，确保 JSON/XML 等结构化输出合法，并兼容 Transformer、vLLM、llama.cpp 等本地模型，方便高性能推理。

LLM 量化工具包

quantizing-models-bitsandbytes

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

将大模型量化至 8 位或 4 位，节省 50%~75% 显存，使受限 GPU 仍可执行推理与 QLoRA 微调，同时兼容 NF4/INT8、8 位优化器与 HuggingFace Transformers，保持高精度。

高级计算机视觉工程指南

senior-computer-vision

alirezarezvani/claude-skills

面向生产的计算机视觉工程技能，涵盖目标检测、实例/语义分割、模型优化与推理部署，结合 YOLO/Faster R-CNN/DETR、Mask R-CNN/SAM、Transformer、PyTorch、ONNX/TensorRT 等框架，指导实战流程。

句子变换器嵌入框架

sentence-transformers

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Sentence Transformers 提供 5000+ 预训练模型，支持多语言、多模态与领域定制嵌入，方便在 RAG、语义搜索、聚类和生产环境中本地生成高质量向量，无需调用外部 API。

分子特征化中心

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Molfeat 提供 100 多种分子特征器与预训练嵌入，可将 SMILES 或 RDKit 分子转换为适合 QSAR、虚拟筛选、相似性搜索与深度学习的数值特征，支持并行、缓存与 scikit-learn 集成。

Hugging Face 变压器模型

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

使用 Hugging Face Transformers 库加载预训练模型，快速执行文本、图像、音频及多模态推理，控制模型初始化与设备，处理标记化并在定制数据上微调训练。

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