FAISS로 대규모 벡터에서 유사한 데이터를 검색하도록 돕습니다. 인덱스 선택과 저장, GPU 사용을 안내하고 검색 속도·정확도·메모리 사용량을 조정합니다.
- 대규모 벡터 유사도 검색 구현
- 속도·정확도·메모리에 맞는 인덱스 선택
- GPU를 이용한 일괄 검색
FAISS로 대규모 벡터에서 유사한 데이터를 검색하도록 돕습니다. 인덱스 선택과 저장, GPU 사용을 안내하고 검색 속도·정확도·메모리 사용량을 조정합니다.
Polymarket 예측 시장을 검색하고 가격을 사건 발생 가능성의 백분율로 보여 줍니다. 거래량, 매수·매도 주문, 가격 이력을 조회해 시장 변화를 살펴봅니다.
답변 평가를 활용하는 강화 학습으로 대규모 언어 모델을 추가 훈련하는 절차를 안내합니다. Megatron-LM과 SGLang을 결합해 데이터 준비, 병렬 실행, 맞춤형 생성을 다룹니다.
Python으로 텍스트 기반 이미지 생성, 기존 이미지의 화풍 변경, 지정 영역 채우기를 구현합니다. 구도와 스타일 제어, 생성 설정 조정, 메모리 절약 방법도 안내합니다.
Lambda Labs에서 GPU 서버를 시작하고 머신러닝 학습과 추론을 실행하는 절차를 안내합니다. SSH 연결, 영구 저장소, Python API 조작과 여러 GPU를 활용한 분산 학습도 다룹니다.
미래 현금흐름을 현재 가치로 환산해 기업 가치와 주당 평가액을 계산하는 Excel 파일을 만듭니다. 가정 변경에 따른 재계산, 시나리오 비교, 민감도 분석을 지원합니다.
Hermes Docker 이미지의 s6 서비스 감독 구성을 파악합니다. 상주 서비스를 추가하고 프로필별 gateway의 시작·재시작 오류와 파일 소유권 문제를 조사합니다.
주식과 암호자산 가격을 조회하고 회사 이름으로 종목 코드를 찾습니다. Yahoo Finance 데이터로 과거 추이와 기간 등락률을 확인하고 여러 종목을 비교합니다.
정규 표현식과 문법 규칙으로 로컬 언어 모델의 출력을 제한해 JSON과 날짜 형식을 맞춥니다. 고정 라벨 분류와 Python을 이용한 재사용 가능한 다단계 생성도 다룹니다.
Unreal Engine 편집기로 물체를 배치하고 조명, 재질, 카메라 구도를 조정합니다. 장면 상태와 시각적 결과를 확인하고 스크린샷이나 렌더를 출력합니다.
추가 학습 데이터 없이 글로 지정한 후보에 따라 이미지를 분류하거나 설명에 맞는 이미지를 찾습니다. 이미지와 글의 유사도 비교, 여러 이미지의 일괄 처리도 지원합니다.
AI가 스크린샷과 메모리 상태를 확인하며 에뮬레이터의 Pokemon을 조작합니다. 이동·대화·배틀을 진행하고 브라우저 관전, 진행 기록, 저장과 재개를 지원합니다.
OpenClaw의 기억, 페르소나 설정, 스킬과 호환 설정을 Hermes로 옮깁니다. 사전 미리보기로 충돌을 확인하고 이전하거나 건너뛴 항목과 이유를 보고합니다.
VPS나 컨테이너의 Hermes에서 OAuth가 필요한 원격 MCP 서버에 연결하도록 안내합니다. 인증 결과가 돌아오지 않는 문제를 살펴보고 수동 인증과 연결 오류 진단을 돕습니다.
Build Excel workbooks for buyouts financed with debt. Using a supplied or standard template, the skill connects funding, operating forecasts, debt repayment, and returns, calculating IRR, an annualized return measure, and MOIC, the investment multiple.
한국어 요약은 준비 중입니다. 영어 요약을 표시하고 있습니다.
실행 중인 Jupyter에서 변수와 불러온 데이터를 유지하며 Python 코드를 시험하고 객체와 셀을 확인·편집합니다. 재시작 후 전체 셀의 순차 실행도 검증합니다.
OpenHands CLI에 코드 수정과 여러 단계의 개발 작업을 맡깁니다. LiteLLM 지원 모델을 선택하고, 대화형 화면 없이 일괄 실행과 진행 확인, 대화 재개를 할 수 있습니다.
코드 구현, 버그 수정, PR 검토를 Blackbox AI에 맡깁니다. 여러 모델의 결과를 평가해 선택하고, 장시간 작업을 살피거나 저장 지점에서 작업을 재개합니다.
대량의 파일 수정이나 조사를 여러 에이전트에 나누고 검증한 결과를 통합합니다. 계획과 중간 결과를 파일에 남기며 반증 검토와 단계별 실행을 진행합니다.
주제나 짧은 문구, 사진으로 한두 가지 잉크로 인쇄한 듯한 포스터와 표지를 만듭니다. 여백과 망점, 글자 크기를 조합하고 생성 프롬프트와 배색 정보도 제공합니다.
화면 디자인을 비교할 수 있도록 조작 가능한 HTML 시안을 두세 개 만듭니다. 레이아웃과 정보량의 차이, 각 안의 장단점을 살펴 구현 전에 방향을 정합니다.
사진과 이미지를 NES, Game Boy 등의 색상을 사용한 복고풍 픽셀 아트로 변환합니다. 비, 눈, 반짝이는 별을 더해 짧은 MP4나 GIF도 제작합니다.
과학 원리, 사물의 구조, 작업 흐름을 색상과 여백이 일관된 SVG 도표로 만듭니다. 밝은 화면과 어두운 화면을 지원하며 단일 HTML 파일로 출력합니다.
증상을 재현하는 테스트나 명령을 준비하고 원인 조사, 정상 사례 비교, 가설 검증, 수정의 네 단계를 진행합니다. 근본 원인을 찾고 회귀 테스트로 결과를 확인합니다.