par K-Dense-AI
qiskit est un skill IBM de calcul quantique pour créer des circuits, choisir des backends, transpiler pour le matériel et exécuter des jobs sur des simulateurs ou des appareils IBM Quantum. Il convient particulièrement bien aux usages de qiskit en chimie, en optimisation et en apprentissage automatique, surtout si vous cherchez des consignes pratiques d’installation et d’exécution plutôt qu’un guide qiskit purement théorique.
par huggingface
La skill huggingface-best vous aide à trouver le meilleur modèle pour une tâche en consultant les classements de benchmarks de Hugging Face et en filtrant selon les limites de l’appareil et la taille du modèle. Utilisez-la pour obtenir des recommandations de modèles en codage, raisonnement, chat, OCR, RAG, voix, vision ou multimodalité lorsque vous avez besoin d’une short-list pratique, pas d’une liste générique de modèles.
par trailofbits
Le skill libafl vous aide à concevoir et à construire des fuzzers modulaires avec LibAFL pour des cibles personnalisées, des stratégies de mutation sur mesure et des workflows d’audit de sécurité. Utilisez ce guide libafl pour passer des détails de la cible à un harness pratique, à un modèle de feedback et à un plan d’exécution, avec moins d’hypothèses.
par mcollina
skill-optimizer aide les auteurs à améliorer des skills IA en matière d’activation, de clarté et de fiabilité entre modèles. Utilisez-le pour la Skill Authoring lorsqu’un skill est rédigé mais pas suivi de façon fiable, lorsque les déclencheurs sont faibles, que des régressions apparaissent ou qu’il faut réduire le coût en contexte. Il prend en charge les boucles de benchmark, les garde-fous de release et un meilleur respect d’usage.
par K-Dense-AI
pytdc est une skill pour Therapeutics Data Commons, qui fournit des jeux de données et des benchmarks prêts pour l’IA pour la découverte de médicaments : ADME, toxicité, DTI, DDI, génération, splits par scaffold et prédiction pharmacologique.
par K-Dense-AI
Skill pytorch-lightning pour structurer des projets PyTorch avec LightningModules et Trainers. Utilisez ce guide pytorch-lightning pour l’installation, l’entraînement, la validation, le logging, les checkpoints et l’exécution distribuée sur des workflows multi-GPU ou TPU.
par K-Dense-AI
pymoo est un skill Python pour l’optimisation mono- et multi-objective, les fronts de Pareto, les problèmes sous contraintes et les tests de benchmark. Servez-vous de ce guide pymoo pour choisir des algorithmes comme NSGA-II, NSGA-III et MOEA/D, suivre le workflow d’installation et d’utilisation, et appliquer pymoo à l’analyse de données lorsque plusieurs métriques doivent être arbitrées.
par deanpeters
finance-metrics-quickref est une compétence de recherche rapide pour les métriques, formules et benchmarks financiers SaaS. Servez-vous-en pour vérifier rapidement la définition d’une métrique, contrôler une formule ou retrouver un repère de benchmark lors d’un travail produit, finance, GTM ou de préparation de board.
