AI · 算法工程
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把 NVIDIA GPU 的硬件遥测数据导出成 Prometheus 指标，方便监控显卡温度、功耗、显存和利用率等运行状态。
Meshtastic 的 Android 客户端，通过蓝牙连接 LoRa 设备，在无蜂窝网络时也能收发加密消息、共享 GPS 位置并查看地图。
用 Go 构建生产级智能体系统的框架，提供图工作流编排、工具调用、记忆、A2A 与 MCP 协议接入、评测和可观测性，省去从零搭基础设施。
macOS 上的本地语音转文字工具，基于端侧 AI 实现听写与转录，数据不出本机，也可按需接入云端。
用 C++ 实现的支持 Cypher 查询语言的图数据库，适合构建代码知识库和知识图谱，为检索与 RAG 场景提供图数据存储和查询能力。
用 Rust 写的 OCR 库和命令行工具，能从图片中提取文字，适合需要轻量、可嵌入的光学字符识别能力的场景。
整理说话人分离（Speaker Diarization）领域的论文、开源库、数据集与工具资源，方便快速找到「谁在什么时候说话」相关的实现和评测材料。
基于点云的 3D 定位与建图框架，支持 LiDAR、IMU 和 GPU 加速，可在 ROS/ROS2 下做 SLAM 与全局定位。
快速扫描图像和视频数据集，找出重复、相似和异常样本，帮助清洗数据、提升标签质量并降低数据运维成本。
面向大规模部署的 LLM 推理引擎，支持 CUDA、ROCm、TPU、Inferentia 等多种硬件后端，并提供 LoRA 与投机解码等加速能力。
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。
面向 AI 训练数据的标注与数据管理平台，支持图像等数据标注、数据集版本管理和人工审核流程，可接入自有应用或直接用内置 UI 组织数据工作流。
整理知识图谱相关的学习资料、数据库和工具清单，帮你在海量资源里快速找到入门与选型参考。
约 1000 行 Python 实现的极简 AI 编码 Agent，兼容任意 LLM，适合想读懂或改造编码 Agent 内部机制的开发者。
轻量级虚拟试衣扩散模型，仅需不到8G显存即可生成1024×768试穿效果，训练和推理都很省资源。
汇总大语言模型、视觉语言模型、视觉-语言-动作模型和世界模型在自动驾驶领域的研究资源清单，持续更新，方便快速找到相关论文与项目。
跨平台 LXMF 客户端，通过 Reticulum 网络在 LoRa、分组无线电、WiFi、I2P 等链路上实现去中心化点对点通信，无需互联网即可收发消息。
用 Go 写的本地优先 MCP 服务器和 CLI，把代码库和数据库结构建成受 Git 版本管理的持久索引，让 Claude Code、Cursor 等编码 Agent 动手前先读懂项目上下文。
一款简单易用、高性能的 AI 部署框架，支持 ONNX Runtime、MNN、昇腾等多种推理后端，用低代码方式把深度学习模型和生成式 AI 应用部署到各类硬件上。
基于 TensorRT 的 YOLO 系列模型部署工具包，支持检测、分割、姿态估计和旋转框检测，帮你在 NVIDIA 显卡上把推理跑得更快更省事。
把 PyTorch 模型转成 iOS/macOS 可直接用的 .mlpackage，每个模型都配转换脚本和 SwiftUI 示例，省去自己折腾 Core ML 的麻烦。
把一句想法丢进对话，就能自动完成脚本、配图、配音到成片的 AI 视频生成多智能体系统，适合快速产出短片。
基于 PyTorch 的 Transformers 库入门教程，手把手演示文本分类、NER、问答、摘要等常见 NLP 任务的训练与微调流程。
把 PaddleOCR 的模型转成 ONNX 推理，彻底摆脱 PaddlePaddle 框架依赖，轻量部署、推理速度很快，适合做通用 OCR、表格识别和车牌识别。