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このリポジトリの skills

hiyenwong/ai_collection - 11ページ

SkillsMP は hiyenwong/ai_collection から 4,114 件の skill を収集しています。skill を開くとソースと詳細を確認できます。

hiyenwong/ai_collection

収集済み skill 4,114 件中 40 件を表示しています。

職業分類
データサイエンティスト
説明

Adiabatic Quantum Optimization methodology analyzing quantum tunneling gains for convex functions with spikes. Extends Hamming Weight with a Spike analysis to general log-concave potentials. Use when analyzing AQO tunneling speedups, designing adiabatic…

原文の言語: 英語

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職業分類
その他コンピュータ職
説明

AdMem高级Agent记忆架构:结合陈述性记忆与程序性记忆的双系统架构,支持长期任务记忆、技能复用和知识组织。突破:从事实记忆扩展到程序性记忆。触发词:agent记忆、程序性记忆、技能存储、记忆架构、长期任务、知识组织、admem。

原文の言語: 中国語

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職業分類
電子エンジニア(コンピュータ除く)
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ADMM-Based Distributed Kalman-like Observer methodology for multi-agent systems state estimation. Implements information-form Kalman filtering with exponential forgetting factor and partition-based ADMM correction. Provides sparsity-preserving prediction,…

原文の言語: 英語

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職業分類
データサイエンティスト
説明

ADSEQ: delay-aware autograd-compatible framework for spike-event delivery in SNNs — memory-efficient autodifferentiable spike event queues with delay support, benchmarked across CPU/GPU/TPU/LPU platforms. arXiv:2512.05906v2

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生物科学者
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Adult-neurogenesis dual role methodology — spiking network model showing how continuous addition of new neurons supports both odor representational stability and flexibility in olfactory circuits.

原文の言語: 英語

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職業分類
電気エンジニア
説明

Advanced control systems methodologies from April 2026 research - data-driven control for infinite networks, multi-agent density control, RL-based control selection litmus test, and data poisoning attack defense. Covers compositional small-gain frameworks,…

原文の言語: 英語

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Dual-model training paradigm inspired by affective neuroscience SEEKING motivational state. Uses smaller base model trained continuously with larger motivated model activated intermittently during motivation conditions. Activation: motivation training,…

原文の言語: 英語

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職業分類
物理学者
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Affine Subcode Ensemble Decoding methodology for degeneracy-aware quantum error correction. Improves belief-propagation (BP) decoding of quantum LDPC codes by leveraging affine subcode structure to handle degeneracy. Use when: quantum error correction, QLDPC…

原文の言語: 英語

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職業分類
ソフトウェア開発者
説明

多智能体协作规则框架,用于在没有原生 Agent Teams 功能的模型上实现协作。适用于 Kimi、DeepSeek、MiniMax、百川、零一万物等模型。触发词:多智能体协作、agent teams、协作规则、多agent编排。

原文の言語: 中国語

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職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Agent coordinator for analyzing user questions, determining the most suitable agent or skill to answer, and coordinating multiple agents for complex tasks. Supports question classification, capability mapping, agent invocation, and result integration.

原文の言語: 英語

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職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Agent delegation and capability boundary rules. Defines when and how agents should request help from other agents. Includes capability declaration, delegation triggers, agent capability registry, and communication protocol. Activation: agent delegation,…

原文の言語: 英語

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職業分類
ソフトウェア開発者
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Initialize projects with Agent-First methodology. Supports Codex, Claude Code, Qwen Code, GitHub Copilot, Gemini CLI. Generates AGENTS.md, tool-specific configs, and documentation structure.

原文の言語: 英語

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職業分類
コンピュータ・情報研究科学者
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Framework for scaling agentic AI through system-level harness design — context governance, trustworthy memory, dynamic skill routing, and verification — treating the structured execution layer around foundation models as a first-class design object.

原文の言語: 英語

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職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Design and implement memory-augmented AI agents using modular architecture (extraction, update, retrieval, response). Inspired by MemFactory (arxiv:2603.29493) - unified training/inference framework for agent memory with RL-driven policy optimization (GRPO).…

原文の言語: 英語

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職業分類
ソフトウェア開発者
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Memory forgetting techniques for autonomous AI agents - adaptive budgeted forgetting, relevance-guided scoring, and bounded optimization for managing long-horizon agent memory systems. Prevents temporal decay and false memory propagation. Source:…

原文の言語: 英語

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職業分類
その他コンピュータ職
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Agent Memory Characterization and System Implications - LLM代理内存系统的首次系统性特性分析和10项系统建议

原文の言語: 中国語

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Agent² RL-Bench: Benchmark for evaluating agentic RL post-training where LLM agents autonomously design, implement, and run complete RL pipelines. Use when evaluating LLM agent capabilities for reinforcement learning engineering, RL pipeline automation, or…

原文の言語: 英語

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Agentic Behavioral Modeling (ABM) — treating artificial agents as autonomous decision-making entities with goal-directed behavior. Framework for modeling agents as rational actors with internal state representations. Use when: building agent-based…

原文の言語: 英語

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Agentic Behavioral Modeling (ABM) framework integrating theoretical neuroscience, decision theory, and probabilistic inference. Treats AI agents as latent generative hypotheses about cognitive mechanisms for explaining human behavior. Activation triggers:…

原文の言語: 英語

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職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Analysis of ~400,000 Claude Code sessions showing domain expertise (not coding skill) determines success with coding agents. People make planning decisions; agents make execution decisions. Task value rose 25% over 7 months.

原文の言語: 英語

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職業分類
データサイエンティスト
説明

ClinSeekAgent methodology for automated multimodal evidence seeking in clinical reasoning - shifting from passive evidence consumption to active evidence acquisition across heterogeneous medical data sources

原文の言語: 英語

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Bridging large-model reasoning with real-time control through adaptive fast-slow planning. Integrates agentic AI systems with feedback control loops for time-critical applications. Use when: (1) Integrating LLM agents with control systems, (2) Designing…

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生物科学者
説明

Multi-agent AI framework for automating scientific workflow generation from natural language research questions. Bridges intent understanding, data discovery, tool selection, and workflow composition for autonomous scientific pipelines. Use for scientific…

原文の言語: 英語

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職業分類
情報セキュリティアナリスト
説明

Methodology for analyzing security risks in fine-tuned LLM adapters (LoRA) and evaluating LLM-based penetration testing reliability. Covers: LoRA backdoor detection via behavioral probes and weight-level statistics, multi-model attack consistency measurement,…

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の社会科学者・関連従事者
説明

Artificial Intelligence applications in complex network science - network analysis, topology learning, dynamics prediction, and emergent behavior detection. Comprehensive survey covering AI potential, methodology, and applications. Use when analyzing complex…

原文の言語: 英語

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職業分類
情報セキュリティアナリスト
説明

Methodology from Anthropic research (Jun 3, 2026) mapping a year's worth of AI-enabled cyber threats using MITRE ATT&CK framework — threat categorization, attack pattern analysis, and security implications.

原文の言語: 英語

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Statistical-causal reframing of AI interpretability: treating explanations as parameters of statistical models inferred from computational traces, with uncertainty quantification and testing against alternative computational hypotheses. Inspired by the famous…

原文の言語: 英語

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職業分類
数学者
説明

AI-assisted mathematical discovery methodology. Use when: (1) collaborating with LLMs to generate mathematical conjectures, inequalities, bounds, or proofs; (2) verifying AI-generated mathematical results; (3) structuring human-AI mathematical research…

原文の言語: 英語

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Measuring and modeling power consumption profiles of generative AI workloads for data center infrastructure planning. Use when: GPU power profiling, data center energy modeling, AI workload characterization, infrastructure planning, power measurement…

原文の言語: 英語

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職業分類
マネジメントアナリスト
説明

AI Safety assessment framework based on International AI Safety Report 2026. Use when analyzing AI system safety, evaluating risks of general-purpose AI, conducting AI safety assessments, or working with AI governance/policy frameworks. Covers capability…

原文の言語: 英語

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職業分類
ネットワーク・コンピュータシステム管理者
説明

AI workload power profiling for data center infrastructure planning. Measure, model, and scale power consumption of AI training, fine-tuning, and inference jobs. Use when: data center energy planning, GPU power optimization, AI infrastructure design,…

原文の言語: 英語

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Active Kriging Monte Carlo Simulation with conformal certification for failure probability estimation in structural reliability. Uses adaptive cross-conformal strategy for small-sample settings with J+GP conformal estimator. Provides distribution-free…

原文の言語: 英語

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職業分類
データサイエンティスト
説明

How to Build Marcus's Algebraic Mind: Algebro-Deterministic Substrate over Galois Fields (arXiv:2605.21379). Maps Gary Marcus's three pillars of cognitive architecture (operations over variables, recursively structured representations, individual/kind…

原文の言語: 英語

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職業分類
コンピュータ・情報研究科学者
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Code concatenation methodology for quantum error correction using algebraic outer codes over high-rate quantum LDPC inner codes. Treats inner code blocks as logical Galois qudits, enabling concatenation with quantum Reed-Solomon outer codes and list decoders.…

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職業分類
物理学者
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Algorithmic Bohmian Mechanics (aBM) methodology using algorithmic randomness theory to formulate the distribution postulate as an objective constraining law. arXiv:2606.16165

原文の言語: 英語

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職業分類
物理学者
説明

Algorithmic Bohmian Mechanics (aBM) methodology using algorithmic randomness to formulate the distribution postulate as an objective constraining law. Guarantees standard Born statistics for canonical quantum experiments in the limit. Use for quantum…

原文の言語: 英語

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職業分類
コンピュータ・情報研究科学者
説明

Alternative adiabatic quantum dynamics methodology — gate-based implementations of adiabatic computing without time-dependent Hamiltonian simulation overhead. For quantum algorithms, optimization, and adiabatic quantum computing.

原文の言語: 英語

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職業分類
データサイエンティスト
説明

基于脉冲关联记忆的多任务 EEG 分类方法(AM-MTEEG)。受海马体学习记忆原理启发,实现跨个体 BCI 分类,具有生物可解释性。触发词:EEG分类、多任务学习、关联记忆、associative memory、跨个体BCI、海马体启发、hippocampus-inspired。

原文の言語: 中国語

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Online quantum reservoir computing protocol with amplitude encoding using mid-circuit measurement and reset - enables scalable hardware implementations without input buffering

原文の言語: 英語

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職業分類
ネットワーク・コンピュータシステム管理者
説明

AI-Native Autonomous Infrastructure (ANAI) formal framework methodology for evaluating AI as systemic infrastructural transition. Core constructs: Autonomy Index (AIx), Infrastructure Coupling Coefficient (ICC), Technological Transition Potential (TTP).…

原文の言語: 英語

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