AI · 算法工程
共 1,645 个仓库 · Python
100 行代码的极简 LLM 框架，用图编排 Agent 工作流，让 Agent 自己搭建 Agent，适合想快速上手又不想被重型框架绑住的场景。
开源 AI 智能体框架与元编排层，可统一调度 Claude Code、Codex、Cursor 等编码智能体，无需重写即可切换底层执行器，并支持策略管控、沙箱隔离与多端实时协作。
面向 AI 开发者的实验追踪与模型管理平台，记录训练指标、超参数和数据集版本，支持从实验到生产的全流程协作。
本地跑实时语音转文字，带流式识别、说话人分离和翻译，还兼容 OpenAI/Deepgram 接口，适合自建低延迟转写服务。
开源异步编码智能体，可后台自动完成改代码、修 bug 等开发任务，支持 Anthropic、OpenAI 等模型。
面向生产环境的多智能体编排框架，把 Claude、OpenAI 等模型和 Agent 技能统一管理起来，支持人工介入，让自主智能体真正能上线跑业务。
面向云端和数据中心的高性能推理服务端，支持多种深度学习框架模型部署，并可在边缘设备上运行。
高性能 Python 库，用来从 PDF、EPUB 等文档中提取文本、表格和图像，并做格式转换与页面操作，适合搭建文档解析和 RAG 数据管道。
基于 PyTorch 的深度强化学习库，提供 DQN、DDPG、A2C、模仿学习等算法实现，接口简洁，方便快速搭建和对比实验。
Kedro 是一个面向生产环境的数据科学工具箱，用软件工程最佳实践帮你搭建可复现、易维护、模块化的数据工程与数据科学流水线。
跨平台桌面标注工具，支持文本、图像、视频、点云和多模态数据，内置 AI 模型辅助预标注，可导出多种格式。
Large Language Model Text Generation Inference
把网页直接当像素图像来检索的 RAG 引擎，跳过 HTML 解析，靠视觉语言模型做原生搜索，适合构建多模态 Agent 的长期记忆。
用 GRPO 强化学习给多步 Agent 做在线训练，让 Qwen、Llama 等模型在真实任务里边干边学，提升实际表现。
三行代码就能完成训练和调参的 AutoML 框架，自动搞定表格、图像、文本和时间序列任务，省去手动选模型和调超参的麻烦。
把分散在多家云上的 GPU 资源统一调度成一台「AI 超算」，自动选最便宜的可用算力跑训练、微调和推理任务，省去手动比价与跨云管理。
高性能无锚框 YOLO 目标检测器，精度超过 YOLOv3~v5，支持 MegEngine、ONNX、TensorRT、ncnn 和 OpenVINO 多后端部署。
把自然语言、代码、Terraform/K8s、SQL、OpenAPI 等源文件自动转成可编辑、可测试的 draw.io 架构图，支持增量同步、漂移对比和 CI 架构测试。
单文件实现的深度强化学习算法集合，涵盖 PPO、DQN、SAC 等主流算法，代码简洁易读，适合做研究和快速实验。
基于 PyTorch 的 YOLOv3 系列实现，覆盖训练、验证、推理全流程，并支持导出 ONNX、CoreML、TensorRT 等多种格式，方便做实时目标检测和边缘部署。
预训练的企业级语音活动检测（VAD）模型，能精准切分音频中的说话段与静音段，支持 ONNX 和 PyTorch 部署，适合语音识别、语音指令等场景的前置处理。
一键识别并翻译漫画、图片中的文字，自动完成 OCR、机器翻译和文字区域修复，适合给日漫或外文图片做批量汉化。
用一份 YAML 配置就能微调大模型，靠分层流式加载让 8B 模型在 4GB 显存的笔记本 GPU 上跑起来，省去手写训练脚本和显存焦虑。
实时交互式数字人直播方案，基于 ER-NeRF、MuseTalk 等模型实现音频驱动口型同步与说话头生成，可用于虚拟主播和实时对话场景。