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通过 embeddings_* 实现向量搜索（大规模 HNSW），以及 ruvllm_hnsw_*（针对 ≤11 个热点模式的 WASM 路由器），并采用 RaBitQ 1 位量化技术，实现内存占用减少 32 倍
履约设置 — TikTok履约、自主履约、运输模板、退货政策
技能：gpt-yvilulqvi_llm-course
使用 Phoenix 构建和运行 AI/LLM 应用的评估器
Phoenix AI 可观测性的 OpenInference 语义约定和检测工具
在构建使用语义路由、输入/输出护栏和净化机制的 LLM 防御架构时使用
Calculates fees for major e-commerce platforms (Amazon, eBay, Shopee, etc
作为 ClaudeSkillManager 套件的一部分
运行一个结构化的对抗性扰动鲁棒性测试套件（FGSM、PGD、AutoAttack），针对已训练的视觉或表格分类器，在声明的威胁模型下（L-infinity / L2 / L0，白盒/黑盒，目标攻击/无目标攻击，epsilon预算，迭代次数）
该技能应用于审计任何封装了 LLM 调用的生产代码库
具备长期记忆、项目上下文感知能力，并能在任意大语言模型（LLM）之间实现多会话连续性的持久性 AI 伴侣
在PDCA循环的“检查”阶段之前，独立评估该循环是否满足工作开始前制定的验收标准：首先使用确定性检查方法进行验证，若需进一步判断，则引入大语言模型（LLM）作为裁判
运行 BR 与无 BR 的基准测试（NIK / 工具调用），通过标准启动器跨模型 × 模式执行，监控长时间运行的实验，然后使用 LLM 对两组轨迹进行评分，生成分层且可靠的指标
创建精美、可配置的 Matplotlib 折线图及绘图代码模板，用于 LLM 和机器学习训练日志的可视化
美客多履约成本计算器，用于对比美客多Full仓、美客多Envios、美客多Envios Flex及跨境自发货的履约成本
LLM 评估：评分标准、数据集、自动化指标、人工评审、回归检查
跟踪大语言模型（LLM）支出，检查预算，并在超出预算时切换到更便宜的模型
在大型语言模型（LLM）基础上构建可靠的产品功能，包括提示词设计、工具开发、评估体系和防护机制
在配置 AgentClash LLM-as-judge 评分、评判提示、评分标准、断言/参考/n 元模式、证据输入、评分卡维度、弃权行为以及评判结果解释时使用
RLHF对齐（v2