AI · 算法工程
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基于 TypeScript 的开源 AI Agent 框架与工程平台，帮开发者快速搭建、编排和观测 LLM 智能体应用。
跨平台桌面标注工具，支持文本、图像、视频、点云和多模态数据，内置 AI 模型辅助预标注，可导出多种格式。
把网页直接当像素图像来检索的 RAG 引擎，跳过 HTML 解析，靠视觉语言模型做原生搜索，适合构建多模态 Agent 的长期记忆。
用 Go 写的跨平台 RPA 与 GUI 自动化库，能控制鼠标键盘、截屏找图、监听事件，适合做桌面自动化和自动化测试。
给每个 AI 同事配一台独立电脑，能开浏览器、读写文件、调用工具；所有动作执行前先决策、执行后留记录，可接入任意 AG-UI 智能体。
开源 API 与 AI 网关，统一代理 REST、GraphQL、TCP、gRPC 和 MCP 流量，帮你在微服务和 LLM 调用前做路由、鉴权与限流。
全栈 MCP 开发框架，用来给 ChatGPT、Claude 做 MCP 应用，也能给 AI Agent 搭 MCP 服务端，省去自己拼协议和客户端。
用 GRPO 强化学习给多步 Agent 做在线训练，让 Qwen、Llama 等模型在真实任务里边干边学，提升实际表现。
三行代码就能完成训练和调参的 AutoML 框架，自动搞定表格、图像、文本和时间序列任务，省去手动选模型和调超参的麻烦。
把分散在多家云上的 GPU 资源统一调度成一台「AI 超算」，自动选最便宜的可用算力跑训练、微调和推理任务，省去手动比价与跨云管理。
收录大量实用的 Bash 单行命令和终端技巧，覆盖数据处理与 Linux 系统维护，遇到文本处理或运维任务时可直接查用。
基于 PyTorch 的说话人日志神经网络组件库，提供语音活动检测、说话人变化检测、重叠语音检测和说话人嵌入等预训练模块，方便搭建说话人分离与识别流程。
把自然语言、代码、Terraform/K8s、SQL、OpenAPI 等源文件自动转成可编辑、可测试的 draw.io 架构图，支持增量同步、漂移对比和 CI 架构测试。
基于 PyTorch 的 YOLOv3 系列实现，覆盖训练、验证、推理全流程，并支持导出 ONNX、CoreML、TensorRT 等多种格式，方便做实时目标检测和边缘部署。
预训练的企业级语音活动检测（VAD）模型，能精准切分音频中的说话段与静音段，支持 ONNX 和 PyTorch 部署，适合语音识别、语音指令等场景的前置处理。
在 Android 手机上本地跑 NLLB 模型的实时翻译 App，支持蓝牙耳机对话翻译，全程离线不联网也能用。
基于 Web 的 3D Gaussian Splatting 编辑器，可在浏览器里直接查看、裁剪和编辑 3DGS 重建场景，省去本地装软件和格式转换的麻烦。
一个不到 2KB 的轻量搜索引擎，能在浏览器、服务端或边缘网络里跑全文、向量和混合检索，还自带 RAG 流水线，适合做本地化搜索和轻量检索增强。
一键识别并翻译漫画、图片中的文字，自动完成 OCR、机器翻译和文字区域修复，适合给日漫或外文图片做批量汉化。
用 Go 写的高性能浏览器自动化桥接与多实例编排器，支持反检测注入和实时面板，适合大规模网页抓取与浏览器 Agent 调度。
基于 GraphBLAS 稀疏邻接矩阵实现的高性能图数据库，主打为 LLM 提供知识图谱支撑，适合做 GraphRAG 检索增强。
让 AI 智能体直接操控 iOS 和 Android 应用，通过 MCP 服务器连接模拟器、仿真器和真机，兼容 Claude Code、Cursor 等客户端。
用一份 YAML 配置就能微调大模型，靠分层流式加载让 8B 模型在 4GB 显存的笔记本 GPU 上跑起来，省去手写训练脚本和显存焦虑。
面向 MoE 模型的高效专家并行通信库，专门优化 GPU 间 all-to-all 分发与合并，降低大规模稀疏模型训练和推理的通信开销。