Skills
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其他
使用 NVIDIA Megatron-Core 训练 2B–462B 参数的大模型，采用张量、流水线、序列、上下文和专家并行，并涵盖 H100 上的 FP8 以及 Mixtral 风格模型的 MoE 配置。介绍如何选择 TP/PP/DP/CP 规模、启动分布式训练、调整微批次大小，以及解决 MFU 偏低、内存不足和损失发散问题。适用于在 NVIDIA A100/H100 GPU 上训练参数量超过 10B 的模型、为 LLaMA 风格模型设置 3D 并行、配置 MoE 训练的专家并行，或尝试将 MFU 提高到 40–47%。对于低于 70B 的模型或更简单的设置，请改用 PyTorch FSDP、DeepSpeed 或 HuggingFace Accelerate。
使用 pint 和 uncertainties 跟踪物理单位，并在科学计算中传播测量不确定度。适用于单位换算和量纲检查、GUM 不确定度预算、A 类和 B 类评估、覆盖因子和扩展不确定度、蒙特卡洛传播、有效数字及正负号报告、曲线拟合中的误差传播、CODATA 常数、审查 Python 代码中被剥离的单位或失效的不确定度传播，以及利用无量纲数（Reynolds、Peclet、Damkohler、Knudsen、Biot、Womersley）、扩散时间或 Debye 长度等特征尺度和观测量级范围进行数量级合理性检查。当用户询问“这个数值在物理上合理吗”“检查一下这些单位”“这种流动属于什么状态”，或结果看起来相差几个数量级时触发。
依据 Unsloth 官方文档（references/llms-txt.md），提供使用 Unsloth 微调大模型的指导。Unsloth 是一个利用 LoRA 和 QLoRA 实现更快、内存占用更低训练的库。适用于使用 Unsloth 设置 LLM 的 LoRA 或 QLoRA 微调、降低训练期间的 GPU 内存使用、查询 Unsloth 功能或 API、调试 Unsloth 训练代码，或了解 Unsloth 最佳实践。不适用于不使用 Unsloth、仅通过原生 Hugging Face Transformers 或 PEFT 进行的一般模型训练。
使用 Weights & Biases（W&B、wandb）记录和跟踪机器学习实验：指标、超参数、检查点、参数搜索、带来源追踪的制品、模型注册表、自定义图表和可分享的报告。包含 PyTorch、HuggingFace Transformers、PyTorch Lightning 和 Keras/TensorFlow 集成。适用于记录训练运行并比较不同配置、运行自动超参数搜索、将数据集和模型作为制品进行版本管理、注册模型版本，或在团队工作区分享结果。也适用于为离线或连接不稳定的训练设置 wandb.init。不适用于 ML 运行之外的一般数据版本管理。
使用 acmart LaTeX 类（sigconf、sigplan、acmsmall、acmlarge、acmtog、manuscript/review/anonymous 模式）或 ACM Word 模板排版 ACM 会议论文和期刊文章，涵盖 CCS 概念、关键词、ACM 参考文献格式、权利管理和版权区块、双盲评审匿名处理、无障碍支持（替代文本）、TAPS 制作工作流及常见 acmart 错误。适用于为 CHI、SIGGRAPH、KDD、SIGMOD、CCS、FAccT、WWW、SIGIR、CSCW、PLDI 或任何 ACM 会议或期刊撰稿。
依据 ICH Q2(R2)/Q14、ICH M10、USP 1220/1225/1226、CLSI EP 或 ISO/IEC 17025，使用 Python 脚本（plan_validation、check_response、check_accuracy_precision、check_detection_limits、check_bioanalytical_run、compare_methods）规划和评估分析方法的验证、确认及转移。涵盖方案、线性、准确度与精密度、DL/QL、M10 运行检查、TOST 等效性、Deming 和 Passing-Bablok。适用于设计预先规定验收标准的验证方案、评估线性度、精密度或检测限数据、检查 ICH M10 生物分析运行或 ISR，以及比较或转移实验室间的方法。不会判定某方法是否已验证；不提供 USP、CLSI、ISO 的标准文本。
在给定真实私人价值、竞标人数 N 的估计值以及价值分布假设的情况下，计算第一价格密封拍卖的最优折价出价。对均匀私人价值实现 `(N-1)/N` 均衡折价规则，对对数正态或经验价值分布进行调整，叠加风险厌恶调整，并依据竞标者的剩余预算对输出设置上限。这是领域中立的拍卖理论，可复用于各类幻想体育（棒球 FAAB、NBA/NHL 捡人拍卖）、预测市场限价下单规模、密封采购投标以及任何盲拍场景。当用户提到“first-price auction bid”、“sealed bid shading”、“(N-1)/N”、“FAAB bid amount”、“auction shading”、“optimal bid first-price”、“bid for sealed-bid”、“blind bid sizing”，或下游逻辑需要的是有原则的折价系数而非临时启发式方法时使用。
介绍如何通过 HuggingFace Transformers 和 LAVIS 使用 Salesforce BLIP-2（Q-Former 连接冻结的图像编码器与 OPT 或 FlanT5 等 LLM），用于图像描述生成、视觉问答、图文匹配和特征提取。适用于生成图像描述、构建 VQA 系统、无需特定任务训练进行零样本图文理解、根据文本匹配或检索图像，或通过 INT8/INT4 量化将 BLIP-2 模型适配到有限的 GPU 内存中。指令跟随式多模态聊天优先选择 LLaVA 或 InstructBLIP，纯图文相似度则选择 CLIP。
为 Cell Press 期刊（Cell、Molecular Cell、Neuron、Immunity、Cell Reports、Cell Systems、iScience、Cell Metabolism、Current Biology 等）准备稿件，涵盖 Summary、Highlights、eTOC 简介和图形摘要、附带 Key Resources Table 的 STAR Methods、资源可用性（主要联系人、材料、数据和代码）、图表与统计要求，以及投稿和修订阶段的 Cell Press 格式要求。适用于准备投往 Cell Press 期刊的稿件、撰写 Highlights 或图形摘要，或将方法部分改写为 STAR Methods。
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使用 DataLad 和 git-annex 获取、版本管理和发布科学数据集，并通过 datalad run、rerun 和 containers-run 记录计算溯源。适用于克隆或获取 OpenNeuro、DANDI、datasets.datalad.org 或任何 DataLad 数据集中的数据；数据集中的文件显示为失效符号链接或小型指针，而非实际数据；分析需要机器可读的记录来说明各输出的生成方式，以便重新执行；或将数据集发布到多个关联位置，例如 GitHub 仓库和存储远程端。也可用于判断承载数据的仓库应使用 DataLad 还是纯 Git。
使用 elsarticle LaTeX 文档类、CAS 单栏/双栏模板或 Word，准备 Elsevier 期刊投稿（包括 The Lancet 系列的格式说明、非 Cell 系列的 Elsevier 期刊以及数千种学会期刊），涵盖 Highlights、图形摘要、关键词、CRediT 作者声明、利益声明、生成式 AI 披露、数据可用性、各期刊的参考文献格式、Editorial Manager 投稿，以及“Your Paper Your Way”免格式初次投稿。适用于准备投往 Elsevier 期刊的稿件，或修复 elsarticle/CAS 模板问题。
在不同坐标约定间转换基因组区间，规范化并比较变异表示，并在组装版本或 contig 命名不匹配破坏分析前将其检测出来。适用于坐标跨越格式、工具或组装版本边界的情况：在 BED、GFF/GTF、VCF、SAM/BAM、WIG、PSL、genePred、Picard interval_list 或区域字符串之间转换；协调 0 起始半开区间与 1 起始闭区间；对插入缺失进行左对齐或裁剪；检查两条变异记录是否描述相同变化；将基因组位置映射到转录本、CDS 或蛋白质位置；审查 BED/GTF/VCF 是否违反坐标约定；或诊断 GRCh37、hg19、GRCh38、T2T、chr 前缀及 liftover 问题。触发词包括“偏移一位”“0 起始”“1 起始”“半开区间”“坐标系统”“左对齐”“规范化变异”“bcftools norm”“chr 前缀”“基因组组装版本错误”“liftover”“REF 不匹配”和“HGVS”。
一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。