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共找到 19 个 Skills
Rigor Improve / Rigor Explore 运行叶技能，用于在深度学习研究仓库中生成有限范围的探索性证据。当研究人员明确授权探索性运行时使用，例如小数据集验证、短周期试错、批量参数扫描、闲置GPU搜索或快速迁移学习试验，需在`explore_outputs/`中包含公平比较说明和不夸大的总结。请勿将其用于基于`current_research`的端到端探索编排、可信基线执行、保守训练验证、默认路由、已验证的SOTA声明或隐式实验。
对任何评估、指标、实验或基准测试进行泄露审计——外部真实数据是否独立输入，还是模型、评分器和设计者只是在确认一个从未由外部真实数据生成的结果？在信任任何“验证成效的方式”（如A/B测试、保留数据集、评分、验证）之前，以及当结果看起来过于完美或自我印证时使用。它会遍历8种泄露模式分类，仅返回触发的模式，并为每种模式提供独立修复方案。仅可读，不修改。
当你需要创建一个对公式、数据框、矩阵和recipe接口进行标准化预处理的R建模包时，可使用本工具。涵盖内容包括：用于训练数据预处理的mold()函数、用于预测数据验证的forge()函数、蓝图（blueprints）、模型构造器以及用于输出格式化的spruce系列函数。
使用PyMC进行贝叶斯建模。构建层次模型、MCMC（NUTS）、变分推理、LOO/WAIC模型比较、后验检查，用于概率编程与推理。
创建并渲染OpenSCAD 3D模型。从多视角生成预览图，提取可自定义参数，验证语法，并导出STL文件用于MakerWorld等3D打印平台。
交叉验证设置 - 用于ML训练的自动激活技能。 触发条件：交叉验证设置、交叉验证设置 属于ML训练技能类别。
为认知模拟与分析设计计算模型。
将新模型架构接入NeMo AutoModel的指南，包括架构探索、实现模式、注册和验证流程。
当需要从Hugging Face模型ID将新模型架构导入MAX时使用。触发场景：“将模型导入MAX”、“向MAX添加模型”、“在MAX中部署<HF模型>”。工作流程：检查Hugging Face配置和建模代码，从相似的MAX架构生成脚手架，实现每个图层以匹配HF模型，部署服务，然后对照Hugging Face参考模型进行调试，直到输出匹配。
本指南介绍如何从状态字典恢复PyTorch模型架构、重新训练特定层，以及将模型保存为TorchScript格式。当任务涉及从已保存的权重重建模型架构、冻结其他层同时微调特定层，或者将模型转换为TorchScript格式时，可使用本技能。
为精算咨询项目提供指导——包括客户范围界定与SOW设计、利益相关方沟通（面向CFO、风险部门、董事会、监管机构的概述级沟通）、尽职调查与并购精算支持、准备金/定价/资本审查项目、模型验证与意见支持、监管互动准备，以及交付物治理（备忘录、附件、管理层演示文稿）。当用户提及精算咨询、精算项目、准备金意见、精算尽职调查、模型验证项目、精算备忘录、精算SOW、监管精算、并购准备金或精算审查时使用——不适用于深度技术建模执行（对应actuary技能）、仅财产意外险教育（对应property-casualty-insurance技能）、法律咨询（对应commercial-counsel技能）或无精算视角的通用管理咨询（对应business-consultant技能）。
用于验证HF<->MCore权重转换数值一致性的结构化框架，参考了现有工具及add-model-support技能。