「models」の検索結果

NVIDIA DeepStream model-import guidance for bringing vision models from Hugging Face or NVIDIA NGC into DeepStream pipelines with export, TensorRT build, and benchmark steps.

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Orientation for custom (non-OpenAI) models running in the Codex app through the codex-router proxy. Explains that the app's native tools arrive as flattened codex_app__ and mcp__ names, that the router restores them so the app executes them, which companion skills to read before threads, browser, or computer-use work, and that a turn with no tool call ends the task. Use when the session uses a custom (non-OpenAI) model, for example deepseek-v4-flash or mimo-v2.5, when codex_app__ or mcp__ tool names appear in the tool list, when a tool result just arrived and more work remains, or when thread, browser, or computer-use work is requested.

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Expert en analyse du churn (cohort analysis, survival curves, predictive models, at-risk signals)

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Expert en économie circulaire (réduction déchets, recyclage, cycle de vie, modèles business circulaires)

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Azure Machine Learning SDK v2 for Python. Use for ML workspaces, jobs, models, datasets, compute, and pipelines.

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Build comprehensive 3-5 year financial models with revenue projections, cost structures, cash flow analysis, and scenario planning for early-stage startups.

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Comprehensive guide to tracking, calculating, and optimizing key performance metrics for different startup business models from seed through Series A.

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Build financial models, backtest trading strategies, and analyze market data. Implements risk metrics, portfolio optimization, and statistical arbitrage.

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Apply behavioral science and mental models to marketing decisions, prioritized using a psychological leverage and feasibility scoring system.

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Expert guidance for deep learning, transformers, diffusion models, and LLM development with PyTorch, Transformers, Diffusers, and Gradio.

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Expert in building Retrieval-Augmented Generation systems. Masters embedding models, vector databases, chunking strategies, and retrieval optimization for LLM applications.

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Run Hugging Face models in JavaScript or TypeScript with Transformers.js in Node.js or the browser.

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Elite frontend image-direction skill for generating premium, conversion-aware website design references. CRITICAL OUTPUT RULE — generate ONE separate horizontal image FOR EVERY section. A landing page with 8 sections produces 8 images. Never compress multiple sections into one image. Enforces composition variety (not always left-text / right-image), background-image freedom, varied CTAs, varied hero scales (giant / mid / mini minimalist), narrative concept spine, second-read moments, and a single consistent palette across all images. Optimized for landing pages, marketing sites, and product comps that developers or coding models can accurately recreate.

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PyTorch deep learning development with transformers, diffusion models, and GPU optimization.

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Build read models and projections from event streams. Use when implementing CQRS read sides, building materialized views, or optimizing query performance in event-sourced systems.

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Expert in building Retrieval-Augmented Generation systems. Masters embedding models, vector databases, chunking strategies, and retrieval optimization for LLM applications.

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The Gemini API provides access to Google's most advanced AI models. Key capabilities include:

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Utilizes the Rhino MCP servers (RhinoMCP and golem-rhino-mcp) to create and manipulate 3D models and run Grasshopper graphs.

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SwiftUI coding guidelines covering style, structure, patterns, formatting, and pure-functions methodology. Use when editing or generating SwiftUI code or Swift files containing SwiftUI views, view models, services, or related architecture.

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Xcode 26 and Apple platform update notes with a focus on Liquid Glass, Foundation Models Framework, and Apple Intelligence. Use when asked to explain, summarize, compare, or implement Xcode 26 era framework changes across SwiftUI, UIKit, AppKit, Foundation, App Intents, StoreKit, MapKit, WidgetKit, visionOS, or Swift language features.

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Implement Swift Codable models for JSON and property-list encoding and decoding with JSONDecoder, JSONEncoder, CodingKeys, and custom init(from:) or encode(to:). Use when parsing API responses, remapping keys, flattening nested JSON, handling date or data decoding strategies, decoding heterogeneous arrays, or integrating Codable with URLSession, SwiftData, or UserDefaults.

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Implement App Intents for Siri, Shortcuts, Spotlight, widgets, Control Center, and Apple Intelligence on iOS. Covers AppIntent actions, AppEntity and EntityQuery models, AppShortcutsProvider phrases, IndexedEntity Spotlight indexing, WidgetConfigurationIntent, SnippetIntent, and assistant schemas. Use when exposing app actions or entities to system surfaces.

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Add drawings, shapes, and a consistent markup experience using PaperKit. Use when integrating PaperMarkupViewController for markup editing, adding shape recognition, working with PaperMarkup data models, embedding markup tools in document editors, or building annotation features that need the system-standard markup toolbar. New in iOS 26.

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Build augmented reality experiences with RealityKit and ARKit on iOS. Use when adding 3D content with RealityView, loading entities and models, placing objects via raycasting, configuring AR camera sessions, handling world tracking, scene understanding, or implementing entity interactions and gestures.

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