AI · 算法工程
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用 PyTorch 复现 DeepMind AlphaFold 3 的蛋白质结构预测模型，包含注意力机制与去噪扩散模块，方便研究和二次开发。
Intel 开源的模型量化工具，用训练后量化的低成本达到量化感知训练级别的精度，支持 int4、GGUF、MXFP4 等格式，可直接对接 vLLM、SGLang 推理。
面向日语文档的 AI 图像解析 Python 包，可完成版面分析和 OCR，把扫描件或照片里的日文内容结构化提取出来。
面向 ggml 生态的开源 LLM/VLM 负载均衡与推理服务平台，用更少组件和简单部署在 CPU/GPU 上自托管大模型，可替代 llm-d 等方案。
开源的浏览器 AI 智能体，以 Chrome 和 Firefox 扩展形式运行，让 AI 直接操作网页完成自动化任务。
轻量快速的数据库桌面客户端，让开发者不用打开笨重工具就能快速查看 MySQL、PostgreSQL 里的数据，还带 MCP 支持。
让团队在手机和桌面上共享编码智能体，支持多人协作、多智能体编排，并采用本地优先架构。
跨平台本地大模型推理引擎，支持 Godot、Flutter、Expo 等客户端，让 LLM 在任意设备上高效离线运行。
用结构化数据和链式调用语法在代码里快速搭建 GenAI 应用与智能体，并用事件驱动流程编排复杂逻辑，切换模型无需改代码。
OBS 直播插件，用本地 Whisper 模型实时做语音识别和字幕，不用把音频传到云端，直播时也能直接出字幕。
用 Rust 实现的超快 Web 远程桌面串流工具，通过 WebCodecs 把 Linux/macOS 桌面低延迟推到浏览器，方便给 AI Agent 或沙箱提供可视化操作界面。
基于 PyTorch 的端到端神经压缩研究库与评测平台，提供预训练模型、常用网络结构和指标，方便复现和对比学习类图像压缩算法。
面向机器人的符号计算、代码生成与非线性优化库，能把符号表达式自动生成高效 C++ 代码，用于 SLAM、运动规划等场景。
用自然语言加无限画布编排 AI 视频创作流程，把剧本拆解、分镜、素材生成到合成串成可编辑的工作流，支持自托管。
面向 MSLA/DLP 光固化 3D 打印的切片文件分析与处理工具，能检查、校准、修复、转换和编辑打印文件，帮你在上机前发现并解决模型问题。
在 Apple Silicon 上跑大模型的高性能推理服务，兼容 OpenAI 和 Anthropic 接口，支持 MLX 原生加速、连续批处理、多模态和 MCP 工具调用。
把智能体运行时的执行轨迹沉淀成可复用的技能，让不同 Agent 之间共享经验，避免每次从零摸索。
把 MCP 工具接入 Pi 编码 Agent 的适配器，通过精简上下文开销让模型少花 token 就能调用外部工具。
实时监控 NVIDIA GPU 的 Web 仪表盘，用图表展示显存、利用率、温度等指标，方便运维和 MLOps 排查显卡状态。
BiSeNet 语义分割网络的 PyTorch 实现，支持 Cityscapes、ADE20K、COCO-Stuff 数据集，并提供 ncnn、OpenVINO、TensorRT、Triton 等推理部署方案。
自托管的多智能体编排平台，支持构建、部署和自动化业务流程，可追踪每次执行并保留人工审批环节。
基于 PyTorch 的知识蒸馏框架，无需写代码即可复现和对比 28 种顶会蒸馏方法，附带训练模型、日志和配置，方便做可复现的深度学习研究。
在手机等移动设备上高效运行多模态大模型的 C++ 推理引擎，让视觉语言模型能在端侧低资源环境下完成推理。
基于 Java 的开源本体编辑与知识建模桌面工具，支持 OWL、RDF、OBO 等格式，内置推理机，用于构建和维护知识图谱的语义模型。