Explorar skills

Quantiza LLMs para 8 ou 4 bits, resultando em uma redução de memória de 50-75% com perda mínima de precisão. É ideal para GPU com memória limitada, modelos maiores ou inferência mais rápida, suportando formatos INT8, NF4, FP4, treinamento QLoRA e otimizadores de 8 bits, e funciona com HuggingFace Transformers.

Orientação especializada para o ajuste fino de GRPO/RL com TRL, visando o treinamento de modelos específicos para raciocínio e tarefas.

Aplica estruturas da ciência cognitiva para o pensamento criativo na ideação de pesquisa em CS e IA. Utilize ao buscar direções de pesquisa genuinamente novas, aproveitando a criatividade combinatória, o raciocínio analógico, a manipulação de restrições e outras estratégias criativas empiricamente fundamentadas.

Esta skill compila diversas entradas de pesquisa, como artigos, código ou notas, em um Artefato de Pesquisa Nativo de Agente (ARA) completo, com camadas cognitiva e física, um grafo de exploração e evidências fundamentadas. É usada para transformar pesquisas em um pacote de conhecimento estruturado e executável por máquina.

Um tokenizador independente de idioma que processa texto como Unicode bruto, suportando algoritmos BPE e Unigram. É rápido, leve e oferece vocabulário determinístico, ideal para suporte multilíngue, idiomas CJK ou tokenização reproduzível.

Fornece orientação para realizar intervenções causais em modelos PyTorch usando o framework de intervenção declarativa do pyvene. Utilize ao conduzir rastreamento causal, correção de ativação, treinamento de intervenção de intercâmbio ou ao testar hipóteses causais sobre o comportamento do modelo.

Modelo da OpenAI que conecta visão e linguagem, permitindo classificação de imagens zero-shot, correspondência imagem-texto e recuperação cross-modal. Treinado com 400M de pares imagem-texto, é ideal para compreensão geral de imagens, como busca ou moderação de conteúdo, sem fine-tuning.

Orientação especializada para ajuste fino de LLMs com LLaMA-Factory, oferecendo uma WebUI sem código, mais de 100 modelos, QLoRA de 2/3/4/5/6/8 bits e suporte multimodal.

Avalia a Política NVIDIA Cosmos nos ambientes de simulação LIBERO e RoboCasa. Use ao configurar a cosmos-policy para avaliação de manipulação de robôs, executar avaliações de GPU headless com renderização EGL ou perfilar a latência de inferência em máquinas GPU de cluster ou locais.

Visualize métricas de treinamento, depure modelos com histogramas, compare experimentos, visualize grafos de modelos e analise o desempenho com o TensorBoard - o kit de ferramentas de visualização de ML do Google.

Uma implementação educacional de GPT em ~300 linhas, por Andrej Karpathy, que reproduz o GPT-2 (124M) no OpenWebText. É um código limpo e modificável, ideal para aprender transformadores e entender a arquitetura GPT do zero, com treinamento em Shakespeare (CPU) ou OpenWebText (multi-GPU).

Mecanismo de busca de similaridade vetorial de alta performance para RAG e busca semântica. Ideal para sistemas RAG de produção que exigem busca rápida de vizinhos, busca híbrida com filtragem ou armazenamento vetorial escalável com desempenho Rust.