Chooses DPO, GRPO/RLVR, reward models, and over-optimization controls. Use when adapting a pretrained or SFT model with preference or verifiable reward signals.
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vasilyu1983/AI-Agents-public1012026년 10월 16일 업데이트
'preference optimization' 검색 결과
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Evaluates dividend policy with payout sustainability, peer comparison, and investor preference analysis across growth and value contexts. Use when analyzing dividend policy, evaluating payout ratios, or designing dividend programs.
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CaseMark/skills452026년 10월 17일 업데이트
@thedotmack's personal landing page design system. Use this skill whenever building landing pages, marketing sites, product pages, or conversion-focused web experiences. Covers visual hierarchy, UX patterns, marketing copy, messaging strategy, and conversion optimization based on proven preferences and successful projects.
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thedotmack/mackeroni-skills192026년 4월 22일 업데이트
Generates 3D conformer ensembles using RDKit ETKDGv3 with knowledge-enhanced distance geometry, MMFF94/UFF force-field optimization, CREST + GFN2-xTB semi-empirical refinement, and macrocycle-aware torsion preferences. Provides explicit decision rules for single vs ensemble conformer use, RMSD pruning, energy windows, conformer count, and force-field choice. Use when preparing 3D ligands for docking, generating descriptor input for 3D QSAR, or sampling macrocycle/peptide conformational ensembles.
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lilinji/GeneTind-Life-Skills152026년 8월 21일 업데이트
Generates 3D conformer ensembles using RDKit ETKDGv3 with knowledge-enhanced distance geometry, MMFF94/UFF force-field optimization, CREST + GFN2-xTB semi-empirical refinement, and macrocycle-aware torsion preferences. Provides explicit decision rules for single vs ensemble conformer use, RMSD pruning, energy windows, conformer count, and force-field choice. Use when preparing 3D ligands for docking, generating descriptor input for 3D QSAR, or sampling macrocycle/peptide conformational ensembles.
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huang-sh/DeepScience42026년 7월 15일 업데이트
Generates 3D conformer ensembles using RDKit ETKDGv3 with knowledge-enhanced distance geometry, MMFF94/UFF force-field optimization, CREST + GFN2-xTB semi-empirical refinement, and macrocycle-aware torsion preferences. Provides explicit decision rules for single vs ensemble conformer use, RMSD pruning, energy windows, conformer count, and force-field choice. Use when preparing 3D ligands for docking, generating descriptor input for 3D QSAR, or sampling macrocycle/peptide conformational ensembles.
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peacezha/TRACE32026년 10월 18일 업데이트
Generates 3D conformer ensembles using RDKit ETKDGv3 with knowledge-enhanced distance geometry, MMFF94/UFF force-field optimization, CREST + GFN2-xTB semi-empirical refinement, and macrocycle-aware torsion preferences. Provides explicit decision rules for single vs ensemble conformer use, RMSD pruning, energy windows, conformer count, and force-field choice. Use when preparing 3D ligands for docking, generating descriptor input for 3D QSAR, or sampling macrocycle/peptide conformational ensembles.
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peacezha/HPClaw32026년 10월 11일 업데이트