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AI 与机器学习 — 27 项技能

选择符合用户需求的技能，然后 read 其 SKILL.md。

技能	描述
ai-agent-papers-guide	精选的 2024-2026 年 AI Agent 研究论文集
ai-model-benchmarking	使用 60 多种学术评测套件和指标对 AI 模型进行基准测试
anomaly-detection-papers-guide	工业异常检测方法与基准测试论文
autonomous-agents-papers-guide	每日更新的自主 AI Agent 论文集
computer-vision-guide	应用计算机视觉研究方法、模型和评估工具
deep-learning-papers-guide	带代码讲解的深度学习论文实现及注释
dl-transformer-finetune	制定用于分类和生成任务的 Transformer 微调计划
domain-adaptation-papers-guide	全面的领域自适应研究论文集
generative-ai-guide	涵盖大模型和扩散模型的生成式 AI 精选指南
graph-learning-papers-guide	图神经网络和图学习领域的会议论文
huggingface-api	在 Hugging Face 上搜索和发现机器学习模型、数据集和 Spaces
huggingface-inference-guide	通过 Hugging Face 免费层 API 运行 NLP 和 CV 模型推理
keras-deep-learning	使用 Keras 和 TensorFlow 后端构建和调试深度学习模型
kolmogorov-arnold-networks-guide	关于 KAN 可学习激活网络的论文和教程
llm-evaluation-guide	面向研究应用评估和基准测试大模型
llm-from-scratch-guide	使用 PyTorch 逐步从头构建类似 ChatGPT 的大模型
ml-pipeline-guide	构建和部署可复现的生产级机器学习流水线，用于研究
nlp-toolkit-guide	使用困惑度评分、突发性和熵指标进行 NLP 分析
npcpy-research-guide	用于 NLP、Agent 和知识图谱的一体化 Python 库
prompt-engineering-research	用于 AI 辅助学术研究工作的系统化提示词工程方法……
pytorch-guide	避免常见的 PyTorch 错误并采用稳健的训练模式
pytorch-lightning-guide	用于可扩展模型训练和研究的 PyTorch Lightning 框架
reinforcement-learning-guide	强化学习基础、算法和研究
responsible-ai-guide	关于可信、公平且合乎伦理的 AI 研究资源
tensorflow-guide	TensorFlow 在 tf.function、GPU 内存和部署方面的最佳实践
transformer-architecture-guide	NLP 和计算机视觉领域的 Transformer 架构指南
vmas-simulator-guide	向量化多智能体强化学习模拟器