AI · 算法工程
共 3,223 个仓库 · 一年内有推送
面向小型本地大模型的编码智能体测试框架，基于终端基准评估代码生成与工具调用能力，方便对比不同小模型的实际表现。
用中国古代朝廷六部制做比喻的多智能体协作系统，把不同职责的 AI Agent 分派到对应部门并统一调度，适合搭建分工明确、可编排的智能体团队。
用 ROS 2 和 Gazebo 仿真带你动手入门机器人开发，覆盖导航、里程计、路径规划与 SLAM 等核心环节。
基于 PyTorch 的点云深度学习训练框架，集成 PointNet、KPConv、MinkowskiEngine 等主流模型，方便在 S3DIS、ScanNet 上做分割等任务。
在保留原始版面、公式和结构的前提下翻译 PDF，适合科研论文和技术文档，避免译文打乱排版。
给 Zotero 加 AI 助手的插件，能直接和 PDF 对话、全库检索文献，还带文献雷达和自动综述，支持 30 多种大模型或本地模型。
用 Go 写的高性能无状态声明式 API 网关，把后端微服务统一收口，负责路由、聚合和协议转换，适合云原生场景做统一入口。
在 Mac 上跑 Qwen 3.8 等大模型的原生推理引擎，靠 MTP 投机解码把速度拉到 125 tok/s，16GB 内存也能跑 27B 模型，并提供 OpenAI/Anthropic 兼容的本地服务。
离线多智能体模拟与预测引擎，用 Neo4j 图数据库加 Ollama 本地模型跑群体智能推演，全程不联网也能做预测实验。
跨设备剪贴板同步工具，支持 macOS、Windows 和 Linux，数据只在局域网内端到端加密传输、不经过云端，还内置 OCR、CLI 和 MCP 服务。
一站式微调多模态模型的工具，支持 PaliGemma 2、Florence-2、Qwen2.5-VL 等，覆盖图像描述、目标检测和视觉问答任务，省去手写训练脚本的麻烦。
把原始资料整理成带引用、可校验的 Karpathy 风格 LLM 知识库，兼容 Claude Code、Cursor 和 Codex 的 Agent Skills。
UNet++ 的官方实现，通过嵌套密集跳跃连接缩小编码器与解码器之间的语义鸿沟，提升医学图像分割精度，提供 Keras 和 PyTorch 版本。
汇总基于图的检索增强生成（GraphRAG）相关综述、论文、基准和开源项目，帮研究者快速找到图谱结合 RAG 的资料。
用置信度感知的姿态引导，从单张参考图生成高质量人体动作视频，解决动作视频生成中姿态不准、画面抖动的问题。
轻量级 Android 反编译器，专为 Agent 和移动安全研究场景设计，能快速把 DEX 还原成 Java 代码，适合批量逆向分析。
让大参数 Qwen 模型在消费级显卡上跑得动、跑得快：通过 vLLM 补丁和重量化流水线，单张 24GB 卡即可服务 27B 模型，并附完整基准测试。
xTuring 提供从数据预处理到微调的完整流程，让开发者用 LoRA、Adapter 等轻量方法快速个性化开源大模型，降低训练门槛和显存开销。
输入一个主题就能自动生成 Vox 风格的拼贴解说视频，从脚本、素材到 ffmpeg 合成全流程跑通，适合做科普短视频。
一个多模态语言 Agent 开发框架，把视觉模型和 LLM 编排在一起，帮你快速搭出能看能听的原型并推向生产。
一份生成式 AI 学习资源合集，涵盖学习路线图、实战项目、应用案例以及面试和编码准备，适合系统入门大模型与 Agent 开发。
把多个 LLM 编码 Agent 集中到一个桌面指挥中心里统一调度和管理，让 AI 写代码不再散落在各个终端窗口。
用 Go 编写的物联网平台框架，提供设备接入、边缘网关与云端管理能力，支持 CoAP、LoRa 等协议，适合搭建分布式 IoT 系统。
汇集计算机视觉方向的实战项目合集，覆盖 Python、C++、CUDA 和嵌入式部署，方便直接上手跑通检测、识别等模型并落地到 TensorRT 等推理环境。