リサーチ・学習のスキル

Sep 24, 2025 Deep Dive into Context Engineering for Agents Sep 18, 2025 Architectures for Multi-Agen

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F16 on BitNet-embedding-270M prefill (8 threads) Supports I2_S conversion with optimized kernels on x86 CPUs Lossless inference with 2 bits per weight

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Our large-scale experiment with 19 LLMs reveals that current models degrade documents during delegation: even frontier models (Gemini 3.

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An unpaid ticket picks up $10 at 30 days, another $20 at 60, and another $30 at 90, then turns into

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Model Quantization Guide: Run 70B LLMs in 4 Bits — … — 12. Okt. 2025 · Run 70B parameter LLMs on con

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A review of AI edge devices and lightweight CNN and LLM deployment — 21. Jan. 2025 · However, deploy GAP: OpenHands has a modular SDK design — our too

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The paper 'When EOS Tokens Disagree: Understanding Length Inflation in On-Policy Distillation' revea

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The BitLinear layers we use in this project quantize the weights using ternary precision (with value

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Use when the agent needs recursive reasoning, episodic memory retrieval, internet learning, or world-model prediction. Mini-OpenAmer: the 2B hybrid Mamba core with 9 tools, running 24/7 on Damir's laptop.

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Subquadratic Attention Harvard NVIDIA Arya Tschand Yaosheng Fu Vijay Janapa Reddi Splitting quadrati

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Characterizing and Understanding Energy Footprint and … — 7. Nov. 2025 · This study benchmarks four GAP: OpenHands has a modular SDK design — our too

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RSI Phase 2: Learned proposals from model

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For example: 32-bit float: 4 bytes per parameter 8-bit integer: 1 byte per parameter (75% memory red GAP: public SDK / programmatic API: competitor si

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RSI Phase 2: Full learned proposal integration

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Cold start — every GPU, every model size GPU Model ZSE vLLM Speedup NVIDIA T4 (16 GB) Qwen2.

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Sekunden Advanced IP Scanner genießt das Vertrauen von mehr als 70 Millionen Nutzern weltweit Kosten

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YouTube's open-source SDKs (e.g., `youtubei1` and `youtubei2`) expose the full OpenAPI spec for the

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This work studies the post-training quantization of LLM parameters as a way to improve their runtime GAP: multi-agent orchestration: competitor signal

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Draft economics papers with proper structure and academic style

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Search, summarize, and synthesize economics literature. find research gaps, position your contribution.

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Econometrics skill for Difference-in-Differences (DID) analysis. Activates when the user asks about: "difference in differences", "DID", "DiD", "diff-in-diff", "parallel trends", "treatment group", "control group", "pre-treatment", "post-treatment", "policy evaluation", "natural experiment", "staggered DID", "event study regression", "two-way fixed effects DID", "callaway santanna", "sun and abraham", "双重差分", "倍差法", "平行趋势", "处理组", "对照组", "政策评估", "事件研究", "交错DID", "渐进处理"

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Create a narrated editorial explainer from a topic, presenter, or photo using high-contrast paper-collage keyframes, motion, audio, and captions.

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Orchestrator (not a knowledge pack): routes a free-text systems-engineering question to the right catalogue pack(s), reads them with you, and answers with pack and chapter citations. Runs only on explicit `/se <question>`; carries no source content. Use when you do not know which `/pack` to ask.

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Guidance on writing high-quality requirements: the requirement quality characteristics and the EARS (Easy Approach to Requirements Syntax) patterns — ubiquitous, event-driven, state-driven, optional-feature, unwanted-behaviour — for unambiguous, singular, verifiable requirements, plus defect/anti-pattern review and verification & traceability. Use when authoring or reviewing requirements. Original synthesis citing EARS (Mavin et al.) and NASA public-domain guidance; not a reproduction of ISO/IEC/IEEE 29148 or the EARS paper.

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