AI · 算法工程
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在本地电脑上离线运行大模型的桌面客户端，是 ChatGPT 的开源替代品，无需联网即可对话，数据不出本机。
注重隐私的开源简历生成器，数据完全自持、可自托管，支持高度自定义排版，适合不想把个人信息交给第三方的人。
用状态图编排有状态、可容错的 LLM Agent 工作流，支持循环、分支和人工介入，适合构建生产级多步智能体。
云原生 API 网关，同时充当 LLM 与 AI 服务的统一入口，集中处理路由、鉴权、限流和可观测性。
分布式 AI 计算引擎，提供核心分布式运行时和一组 AI 库，用来加速机器学习负载、大模型推理与超参搜索。
基于 PyTorch 的深度学习优化库，通过 ZeRO、模型并行和混合专家等技术，让千亿到万亿参数模型的分布式训练与推理更省显存、更高效。
用 Python 搭建自主 AI Agent 的平台，把多智能体编排、工具调用和任务执行打包成开箱即用的组件，省去从零搭框架的麻烦。
用 Rust 写的开源 Agent 编排框架，主打极低资源占用，能在 10 美元的 VPS 上同时跑 500 多个 Agent，适合本地优先、注重隐私的个人 AI 助手场景。
用 Markdown 写一次 AI 编码助手的插件、技能和命令，再由生成器适配 Claude Code、Codex CLI、Cursor 等各家工具，省去重复维护。
无需分词器的多语言语音合成模型，支持创意音色设计和逼真声音克隆，可直接从文本生成自然语音。
单张 4GB 显存显卡就能跑 70B 甚至 2.8T 参数大模型的分层推理方案，通过逐层加载权重把显存需求压到极低，适合本地低配设备部署大模型。
用 Zig 从零编写的无头浏览器，专为 AI 和自动化场景设计，兼容 CDP 协议，可替代 Playwright、Puppeteer 驱动网页抓取与 Agent 任务。
面向 LLM、RAG 和真实 AI Agent 应用的深度教程合集，用 Jupyter Notebook 带你从原理到落地跑通完整案例。
一套面向大模型训练的分布式并行框架，把数据、模型、流水线并行和异构训练整合成统一接口，让训练和推理更省显存、更快。
面向稠密向量的高效相似度检索与聚类库，支持十亿级向量近邻搜索，是构建向量数据库和 RAG 检索层的底层引擎。
用 Rust 写的终端编码 Agent，可接入任意模型提供商，在命令行里直接完成代码编写与多 Agent 编排任务。
一键截图或录屏的开源工具，支持区域捕获、GIF 录制、图像标注和 OCR，还能把图片、文本等文件上传到多种存储服务。
把 PDF 快速转成 Markdown 和 JSON，解析准确率高，适合喂给 RAG 或做文档结构化处理。
给 Claude Code 加一层多智能体编排，让多个 AI 代理按团队分工并行写代码，适合想把编码任务拆开并行跑的人。
面向不可预测增长的 Agent 负载设计的分布式数据库，原生支持事务、分析与向量检索，避免数据孤岛和资源争抢。
轻量级检索增强生成引擎，用图结构组织知识并支持增量更新，让 RAG 检索更快更省资源。
面向 RAG 的文档索引方案，不依赖向量数据库，用推理方式定位和检索文档内容，适合构建 Agent 式检索流程。
无需训练即可修改语言模型行为，通过消融技术去除审查、抑制废话、减少谄媚，让模型输出更直接可控。
把开源模型和 Agent 统一到一个工作空间里，让 Claude、DeepSeek、GLM 等模型直接帮你干活，省去自己拼装编排的麻烦。