AI · 算法工程
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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。
汇总扩散模型与强化学习结合方向的论文、代码和教程资源，方便研究者快速跟进这一交叉领域的最新进展。
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。
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。
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 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。
DEIM 是一个面向实时目标检测的 DETR 改进方案，通过优化一对一匹配策略加速模型收敛，让 DETR 系列检测器训练更快、精度更高。
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。
基于多模态大模型的目标检测方案，把检测任务转成下一个点预测，支持开放场景下检测任意物体。
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。
Soprano 是一个超写实、低延迟的文本转语音引擎，能把文字快速合成接近真人音色的语音，适合需要即时发声的场景。
一个能自我创建、持续在后台运行的通用 AI 智能体，可自主完成编码、操作桌面等任务，适合需要长期自主执行能力的场景。
统一管理多个编码 Agent 的系统提示词，通过本地 Web 控制台为 codex、claude、opencode 等工具替换或注入同一套人设。
基于扩散模型生成逼真说话人像视频，通过连贯运动合成让口型与头部动作自然同步，适合做数字人播报和虚拟主播。
让 AI 智能体通过浏览器自动化获取登录后和付费墙后的内容源，解决智能体无法访问受限网页数据的问题。
统一训练通用时间序列预测 Transformer 的开源实现，提供预训练模型与表示学习方案，让不同频率和领域的时间序列共用一套模型完成预测。
基于安全强化学习的人类反馈对齐框架，通过约束优化让大模型在有用性和安全性之间取得平衡，附带 Beaver 系列模型与数据集。