AI · 算法工程
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在 React Native 里跑 TensorFlow Lite 模型的高性能绑定库，支持 GPU 加速，适合在手机上做目标检测、人脸识别等端侧推理。
基于 PyTorch 的推荐模型训练框架，封装了 CTR 预估、生成式推荐等常用算法，开箱即用且方便扩展，支持昇腾 NPU 和 ONNX 导出。
把 COCO、LabelMe、Labelbox、VoTT 等格式的 JSON 标注转成 YOLO 训练格式，适合做目标检测数据集迁移；官方已建议改用 Ultralytics 包里的 convert_coco()。
纯网页的所见即所得笔记应用，笔记以 Markdown 格式保存在本地，支持知识图谱与离线 PWA 使用。
把 AI/ML 模型打包成可直接上线的推理服务，省去手写 Docker 和部署脚本的麻烦，一条命令就能跑起来。
开源多模态训练框架，基于 Qwen3 等底座训练视觉语言模型，降低多模态模型训练门槛。
基于知识图谱为 LLM 微调合成高质量问答数据，把结构化知识转成训练语料，缓解监督微调数据稀缺。
一个自动进化框架，用多智能体像 7×24 小时算法团队一样持续迭代优化任意目标，适合需要自动调优和自改进的场景。
把一段脚本自动变成带旁白的 MP4 讲解视频：本地 Kokoro 语音合成、Whisper 词级时间对齐，再用 Canvas 渲染动画，适合做产品演示。
用 C++20 实现、带 Python 绑定的跨平台 3D 图形库，API 风格对齐 three.js，方便在原生和 Web 环境复用同一套高层接口做渲染与物理仿真。
EAGLE-4 的官方推理代码，用投机解码加速大模型生成，可接入 SGLang、vLLM 等主流推理框架，显著提升 token 吞吐。
面向地面机器人的多模态多场景数据集，包含双目相机、激光雷达、IMU 等传感器数据，用于 SLAM 与定位算法的评测和训练。
面向 OpenVINO 推理的神经网络压缩框架，提供量化、剪枝和混合精度训练，把模型压小提速后再部署。
拆解 Intel/AMD CPU 底层机制的 C 语言实现合集，涵盖分页、分段、VT-x 硬件虚拟化与 EPT，适合想搞懂 CPU 内部原理和写 hypervisor 的人。
一个语音聊天应用，把语音识别、大模型对话和语音合成串成完整链路，跑在 Modal 无服务器平台上，适合快速搭建可对话的语音助手原型。
用多智能体自动审计源码、验证漏洞并生成 CVE 报告的安全平台，把人工代码审计流程交给 LLM Agent 跑通。
给编码智能体加装的自检技能，在自主编码任务中自动验证和纠错，把失败率降低约 45%。
支持普通话、粤语、藏语的中文语音合成引擎，可离线把文本转成语音，适合做多语言 TTS 应用。
MeanFlow 与 iMF 的 PyTorch 实现，用一步生成建模替代多步扩散采样，让图像生成推理更快。
轻量级 Python RAG 工具包，用 DuckDB 或 PostgreSQL 就能搭起检索增强生成，省去部署向量数据库的麻烦。
仅用激光雷达或激光-惯性融合的高鲁棒、高精度里程计，为机器人和自动驾驶提供可靠定位与建图，应对退化场景和传感器不确定性。
把 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity 接到本地编码工具上的多 AI MCP 服务器，不用自己申请 API Key 就能让多个模型协同干活。
纯 Java 实现的高性能计算机视觉库，覆盖 SFM、相机标定、基准标记识别、目标跟踪和图像处理，适合在 Android 或 JVM 上做 3D 视觉与摄影测量。
端到端加密的私人日志本，内置多个 AI 助手读取你的记录并主动建议下一步行动，由你审批后执行，设备间同步时服务器只能看到密文。