AI · 算法工程
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基于 PyTorch 的几何计算机视觉库，提供可微分的图像处理与几何变换算子，方便在空间 AI 和机器人任务中搭建视觉模型。
给 LLM 和 AI Agent 用的自进化记忆操作系统，提供超持久记忆、混合检索和跨任务技能复用，还能省下约 35% 的 token。
给 LLM 推理加速的 KV Cache 层，可对接 vLLM 等框架，复用和缓存键值对来降低显存占用、提升吞吐，支持 CUDA 和 ROCm。
提供文本嵌入与重排模型，用于语义检索和 RAG 场景，把文档和查询转成向量并做相关性排序。
命令行工具，可在 App Store 搜索 iOS、macOS 等各平台应用并直接下载 .ipa 或 .pkg 安装包，方便做应用分析、备份和逆向研究。
开源企业级 Agent 平台，把智能体、工作流、RAG 知识库和模型管理整合在一起，方便企业搭建、部署和运维 AI 应用。
开源的 LLM 可观测性与评测平台，能追踪、调试和评估 RAG 与 Agent 应用，帮团队定位大模型链路中的问题。
给 AI 代理用的隐身无头浏览器，能绕过 Cloudflare 和反爬检测，可直接替换 Puppeteer/Playwright。
开源 AI 办公套件，内置 AI 智能体，支持文档、表格、幻灯片、PDF 等编辑，并提供 CLI 和 agent skill，让 Claude Code、Codex、Cursor 在本地直接生成和修改 Office 文件。
用 Rust 写的 AI Agent 开放运行时，统一托管多智能体、MCP 网关和权限管控，省去自己搭调度与安全层的麻烦。
基于 PyTorch 的开源语音工具包，覆盖语音识别、说话人识别与分离、语音增强等任务，提供预训练模型和训练流程，方便快速搭建语音系统。
用声明式规则给数据加单元测试，校验数据质量、做数据剖析，让脏数据在进入下游前就被发现。
自托管的多用户、多智能体 AI 助手，支持长期记忆和本地优先部署，适合团队搭建自己的智能助理服务。
面向长周期智能体的增量数据索引引擎，用 Rust 实现，支持变更数据捕获和 ETL，让代码库与数据源持续保持可查询的最新状态。
一份面向 AI Agent 开发与大模型求职的系统指南，覆盖上下文工程、高级 RAG、MCP、Agentic RL 和 LangGraph 实战，并附 1.2 万+ 面试题。
面向多模态 AI 的嵌入式向量检索库，支持近似最近邻搜索和语义相似度检索，无需单独部署服务，帮开发者省去向量数据管理的麻烦。
微软开源的 PII 检测与脱敏框架，能从文本、图像和结构化数据中识别并匿名化姓名、电话等敏感信息，支持 NLP 与正则规则组合的自定义流水线。
低代码训练框架，用声明式配置就能构建和微调自定义 LLM、神经网络及其他 AI 模型，省去手写大量训练代码。
把上千个 API 封装成可编排的触发器和动作，用低代码方式快速搭建自动化工作流与事件驱动集成，开发者可免费使用。
本地免费统计 Claude Code、Cursor、Codex 等 37 种 AI 编码工具的 token 用量和花费，按模型、项目、任务拆分，帮你看清钱花在哪。
给 Nginx 配一个自托管的 Web 管理界面，可视化编辑配置、申请 Let's Encrypt 证书、管理定时任务和 Docker 部署，省去手改配置文件的麻烦。
面向 AI 编码代理的循环工程实践模板与 CLI 工具，提供 loop-audit、loop-init、loop-cost 等命令，帮你设计并编排代理的提示与自动化流程。
本地优先的多智能体工作台，支持多智能体对话、编码和可视化工作流，桌面端和网页端都能用。
用纯 C99 从零实现的 Kimi K3 推理引擎，单 CPU、8.24 GB 内存即可跑 2.78 万亿参数模型，不依赖 BLAS、框架或 GPU。