schema-mechanism
について
このスキルは、Gary Drescherのスキーマメカニズムを実装したものです。これは、信頼性の高い行動と結果のパターンを発見することで因果モデルを学習する、ニューロ・シンボリックAI理論です。これは、エージェントが経験を通じて予測的世界モデルを構築することを可能にし、ピアジェやミンスキーの『精神の社会』の概念を発展させたものです。因果推論、発達的学習、または相互作用から構造化された知識を学習するエージェントの構築を含むプロジェクトにご利用ください。
クイックインストール
Claude Code
推奨npx skills add SimHacker/moollm -a claude-code/plugin add https://github.com/SimHacker/moollmgit clone https://github.com/SimHacker/moollm.git ~/.claude/skills/schema-mechanismこのコマンドをClaude Codeにコピー＆ペーストしてスキルをインストールします
GitHub リポジトリ
関連スキル
llamaguard
その他LlamaGuardは、暴力やヘイトスピーチなど6つの安全性カテゴリーにおいて、LLMの入力と出力をモデレートするMetaの70-80億パラメータモデルです。94〜95%の精度を提供し、vLLM、Hugging Face、Amazon SageMakerを使用してデプロイ可能です。このスキルを使用して、AIアプリケーションにコンテンツフィルタリングと安全策を簡単に統合できます。
cost-optimization
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quantizing-models-bitsandbytes
その他このスキルは、bitsandbytesを使用してLLMを8ビットまたは4ビット精度に量子化し、精度の低下を最小限に抑えつつ50〜75％のメモリ削減を実現します。限られたGPUメモリでより大規模なモデルを実行したり、推論を高速化するのに理想的で、INT8、NF4、FP4などのフォーマットをサポートしています。HuggingFace Transformersと統合され、QLoRAトレーニングや8ビットオプティマイザーを可能にします。
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その他このClaudeスキルは、複数のエージェントを配備し、3つ以上の独立した問題を並行して調査・修正します。共有状態や依存関係がなく解決可能な、無関係な障害が発生するシナリオ向けに設計されています。中核となる機能は並列問題解決であり、効率を最大化するために独立した問題領域ごとに1つのエージェントを割り当てます。