状态空间模型具有O(n)复杂度，与Transformer的O(n²)相比，推理速度快5倍，能够处理百万令牌序列，无需KV缓存。选择性SSM采用硬件感知设计。Mamba-1 (d_state=16) 和 Mamba-2 (d_state=128, 多头)。模型大小从1.3亿到28亿参数，在HuggingFace上可用。

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constitutional-ai

Anthropic通过自我改进训练无害AI的方法。两阶段方法 - 有监督学习与自我批评/修订，然后是RLAIF（来自AI反馈的强化学习）。用于安全对齐，减少有害输出而无需人工标签。为Claude的安全系统提供支持。

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adarsh-skill

通过wttr.in或Open-Meteo获取当前天气和预报。使用场景：用户询问任何地点的天气、温度或预报。不适用于：历史天气数据、严重天气警报或详细的气象分析。无需API密钥。

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world-labs-chisel

用于世界生成的Chisel 3D阻挡工具 - 几何体、墙壁和参考模型

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Gong Automation

通过Composio MCP集成，使用自然语言自动化Gong会话智能——检索通话录音、文字记录、详细分析、发言者统计信息和工作区数据。

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livestream-engineer

直播、WebRTC和实时音视频专家

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"digital-twin-sync"

将建筑数字孪生与实时数据同步。连接BIM模型与物联网传感器、进度更新和现场数据，以实现实时项目可视化和监控。

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speculative-decoding

通过使用推测解码、Medusa多头和预判解码技术来加速大语言模型的推理。当优化推理速度（1.5-3.6倍加速）、减少实时应用的延迟或部署计算资源有限的模型时使用。涵盖草稿模型、基于树的注意力机制、雅可比迭代、并行令牌生成以及生产部署策略。

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awq-quantization

激活感知的权重量化，用于4位LLM压缩，速度提升3倍且精度损失极小。当在有限的GPU内存上部署大型模型（7B-70B）时使用，或者当你需要比GPTQ更快的推理同时更好地保持精度时使用，也适用于指令调优和多模态模型。荣获MLSys 2024最佳论文奖。

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inbox-commander

Gmail的邮件分类和组织系统。当用户要求“整理我的收件箱”、“查看我的电子邮件”、“处理电子邮件”、“哪些需要我注意”、“清空收件箱”，或任何关于组织、分类或对邮件采取行动的请求时使用。提供GTD风格的处理方式，对于明确的项目自动执行操作，并为模棱两可的项目提供决策建议。创建新闻通讯摘要、草拟回复并建议批量退订。

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creating-data-visualizations

根据数据生成图表，并自动选择可视化类型。在请求“可视化”、“绘图”、“图表”或“图形”时使用。可以通过诸如'generate'、'create'或'scaffold'等短语触发。

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