AI · 算法工程
共 39 个仓库 · 一年内有推送 · C
高性能内存键值数据库，兼作缓存、消息队列和向量检索引擎，帮实时数据应用把读写延迟压到毫秒级。
把代码、文档和基础设施连成一张持久化图谱，为开发者和 AI 代理提供本地代码智能检索，还能按改动挑选测试。
给 Postgres 加上向量相似度检索能力的开源扩展，支持精确和近似最近邻搜索，让 RAG 和语义检索直接跑在现有数据库里。
用 eBPF 直接抓取 SSL/TLS 明文流量，无需中间人代理或安装自定义 CA 证书，支持 Linux 和 Android 的 x86_64、arm64、loong64 架构。
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。
多语种语音理解模型，一次推理就能完成中英日韩粤语音识别、语种判别、情绪识别和音频事件检测，适合做语音交互与音频分析。
用有损量化把 PNG 压到原体积的几分之一，肉眼几乎看不出差别，适合给网页和 App 里的图片瘦身。
面向 FPV 穿越机和遥控模型的 LoRa 开源无线电链路固件，基于 ESP32/ESP8266 实现低延迟、远距离的遥控信号传输。
基于 PostgreSQL 的图数据库扩展，用 SQL 就能做图查询和实时分析，适合在现有 PG 上直接跑图分析而不用另搭一套图库。
轻量级离线语音识别引擎，用 C 写成、体积小、资源占用低，适合在嵌入式设备和移动端做实时语音转文字。
自托管的本地语音助手，对标 Amazon Echo 和 Google Home，用 ESP32 硬件加语音识别在本地完成唤醒与语音转文字，数据不出户，适合注重隐私的智能家居场景。
在 ESP32 上跑一个带 NAT 和防火墙的路由器固件，还集成了 MCP 服务端和 Home Assistant，适合做低成本的物联网网络网关。
在 256MB 内存的十美元级开发板上跑 10 亿参数大模型，靠量化与 C 实现把 LLM 推理压进嵌入式设备。
面向视频分析与端侧 VLM 的 C++ 边缘推理引擎，支持算能、瑞芯微 RKNN 和 x86 平台，自带可视化编排、实时 OSD、事件与可复现基准。
在 iOS 和 macOS 上离线运行 LLaMA、GPT-2、RWKV 等大语言模型的 Swift 应用，基于 GGML 库，无需联网即可本地推理。
本地运行的代码语义搜索与调用图工具，让 AI 编程助手在不上传代码的前提下理解仓库结构、定位相关代码。
一套 SIMD 加速的数值计算内核库，覆盖距离、点积、矩阵运算和地理几何计算，支持 16 种数值类型与多平台架构，为向量检索和科学计算提供底层高性能算子。
Fun-ASR 是支持 31 种语言和中文方言的语音识别模型，提供 Nano 轻量版，并支持 Transformers、FunASR、vLLM、llama.cpp 多种部署方式，可端侧运行。
面向 ESP32 的 Lua 实时操作系统，把 Lua 脚本和 FreeRTOS 实时调度结合起来，方便在物联网设备上快速开发 LoRa/LoRaWAN 等嵌入式应用。
基于 PyTorch 微调 Whisper 语音识别模型，支持有无时间戳、无语音数据训练，并用 CTranslate2 加速推理，可部署到 Web、Windows 和安卓。
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。
开源地理空间处理引擎，提供栅格、矢量、影像分析与建模能力，适合做 GIS 数据处理和遥感影像分析。
在内存中对 brotli、lz4、zstd、zlib 等开源压缩器做统一跑分对比，方便按速度和压缩比挑选合适的压缩算法。
Linux 系统和进程监控工具，能记录并回放 CPU、内存、磁盘、网络等资源使用情况，方便事后排查性能瓶颈。