ame-ml-ai 开源 Claude 技能 paper-to-code，将 arXiv 论文转为带测试的 PyTorch 实现

ame-ml-ai 在 GitHub 发布面向 ML 工作的 Claude 技能 paper-to-code，输入 arXiv 链接、ID 或 PDF 后输出论文拆解和带测试的最小 PyTorch 实现。仓库附三个示例：LoRA 在 planted rank-4 偏移上以 13 倍更少参数达到 MSE 0.0007 优于全量微调的 0.0234，Transformer 学会序列反转（999/1000）并附消融，DPO 与 reward model + exact RL 匹配到 4 位小数、隐式奖励与真实奖励相关 0.976。每个示例是单文件 main.py，可在笔记本 CPU 一分钟内跑完且不下载任何东西，支持 cla.ai 上传或 Claude Code 克隆安装，MIT 许可。