「som」の検索結果

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快速找到板块内的"真龙"，识别龙头股。用于A股短线交易选股。

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Provides PyTorch-native distributed LLM pretraining using torchtitan with 4D parallelism (FSDP2, TP, PP, CP). Use when pretraining Llama 3.1, DeepSeek V3, or custom models at scale from 8 to 512+ GPUs with Float8, torch.compile, and distributed checkpointing.

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Blockchain USDC payments via APay — pay services, manage budgets, open streaming channels, and handle x402 protocol.

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Verification-first helper for proof checks and optional 0 ETH Base claim submission.

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你的班主任成长教练。2026年3月4日到5月22日，Estelle 用66天完成了从心虚到被学生依赖的全过程。现在她把方法、心法、拆过的墙、哭过的夜、踩过的坑，全部放进这个技能里。 - school-management - teacher-tools - international-school - education-technology

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Use when (1) building an AI agent that needs to communicate with other agents over the Agent2Agent (A2A) protocol, (2) publishing an AgentCard for discovery, (3) acting as an A2A client or server, or (4) integrating A2A capabilities into an existing agent framework. Solves agent isolation — enabling discovery, capability negotiation, task delegation, and structured data exchange across different frameworks and vendors.

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Agents can sign plugins, rotate credentials without losing identity, and publicly attest to behavior.

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Proactive monitoring of Aave V3 borrow positions with liquidation alerts. Queries user collateral, debt, and health factor across chains (Ethereum, Polygon, Arbitrum, etc.). Sends urgent alerts to Telegram/Discord/Slack when health factor drops below configurable thresholds (critical at 1.05, warning at 1.2). Use when you need continuous monitoring of Aave positions, want alerts before liquidation risk occurs, or need periodic summaries of your borrowing health.

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Give Hermes phone capabilities without core tool changes. Provision and persist a Twilio number, send and receive SMS/MMS, make direct calls, and place AI-driven outbound calls through Bland.ai or Vapi.

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Guided setup and troubleshooting for installing, enabling, configuring, verifying, and updating @aramisfa/openclaw-a2a-outbound in OpenClaw.

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Configure and use Honcho memory with Hermes -- cross-session user modeling, multi-profile peer isolation, observation config, dialectic reasoning, session summaries, and context budget enforcement. Use when setting up Honcho, troubleshooting memory, managing profiles with Honcho peers, or tuning observation, recall, and dialectic settings.

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Build accretion/dilution (merger) models in Excel — pro-forma P&L, synergies, financing mix, EPS impact. Pairs with excel-author. Use for M&A pitches, board materials, or deal evaluation.

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Extract structured data from LLM responses with Pydantic validation, retry failed extractions automatically, parse complex JSON with type safety, and stream partial results with Instructor - battle-tested structured output library

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Fast tokenizers optimized for research and production. Rust-based implementation tokenizes 1GB in <20 seconds. Supports BPE, WordPiece, and Unigram algorithms. Train custom vocabularies, track alignments, handle padding/truncation. Integrates seamlessly with transformers. Use when you need high-performance tokenization or custom tokenizer training.

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Publish static sites to {slug}.here.now and store private files in cloud Drives for agent-to-agent handoff.

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Facebook's library for efficient similarity search and clustering of dense vectors. Supports billions of vectors, GPU acceleration, and various index types (Flat, IVF, HNSW). Use for fast k-NN search, large-scale vector retrieval, or when you need pure similarity search without metadata. Best for high-performance applications.

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Serverless GPU cloud platform for running ML workloads. Use when you need on-demand GPU access without infrastructure management, deploying ML models as APIs, or running batch jobs with automatic scaling.

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Build PowerPoint decks headless with python-pptx. Pairs with excel-author for model-backed decks where every number traces to a workbook cell. Use for pitch decks, IC memos, earnings notes.

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Build, test, inspect, install, and deploy MCP servers with FastMCP in Python. Use when creating a new MCP server, wrapping an API or database as MCP tools, exposing resources or prompts, or preparing a FastMCP server for Claude Code, Cursor, or HTTP deployment.

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Parameter-efficient fine-tuning for LLMs using LoRA, QLoRA, and 25+ methods. Use when fine-tuning large models (7B-70B) with limited GPU memory, when you need to train <1% of parameters with minimal accuracy loss, or for multi-adapter serving. HuggingFace's official library integrated with transformers ecosystem.

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Large Language and Vision Assistant. Enables visual instruction tuning and image-based conversations. Combines CLIP vision encoder with Vicuna/LLaMA language models. Supports multi-turn image chat, visual question answering, and instruction following. Use for vision-language chatbots or image understanding tasks. Best for conversational image analysis.

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Modify, debug, or extend the s6-overlay supervision tree inside the Hermes Agent Docker image — adding new services, debugging profile gateways, understanding the Architecture B main-program pattern.

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