科研与论文实现
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用 LLM 智能体自动完成数据挖掘、模型训练等研发流程，让 AI 驱动数据驱动的 AI 开发。
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。
在数据不离开对方服务器的前提下做数据科学，通过联邦学习、安全计算和密码学技术实现隐私保护建模。
低代码 AutoML 平台，几行 Python 代码就能完成分类、回归、聚类和异常检测的建模与调参，4.0 版改用 sklearn 原生引擎并加了 React 控制台。
基于 PyTorch 的深度概率编程库，用 Python 写贝叶斯模型，支持变分推断和 MCMC，适合做不确定性建模与生成模型研究。
基于 PyTorch 的医学影像深度学习工具包，提供数据加载、预处理、网络结构和评估等组件，帮研究者快速搭建医疗影像 AI 流程。
把时间序列当成语言来建模的预训练预测模型，基于 Transformer 架构，可直接用于零样本或微调预测，省去从零训练的成本。
LightGlue 是一个基于 Transformer 的轻量级局部特征匹配网络，速度快、精度高，适合 SLAM、三维重建和位姿估计等需要实时图像匹配的场景。
基于 JAX 的计算机视觉研究库，提供注意力机制、Transformer 和 Vision Transformer 等模型实现，方便快速搭建和复现视觉研究实验。
ailia SDK 的预训练模型合集，覆盖动作识别、人脸检测、背景移除、语音处理等任务，拿来就能跑推理，省去自己找模型和调参的功夫。
用 PyTorch 复现 DeepMind AlphaFold 3 的蛋白质结构预测模型，包含注意力机制与去噪扩散模块，方便研究和二次开发。
基于 Transformer 的多模态传感器融合端到端自动驾驶模型，用模仿学习把摄像头和激光雷达数据联合建模，直接输出驾驶控制。
用 PyTorch 复现 MetaAI 的 Transfusion：在同一多模态模型里同时预测下一个 token 和扩散生成图像，把语言建模与图像扩散统一到一个 Transformer 中。
抓取搜索引擎结果页并输出结构化 JSON 数据，保留来源引擎、排名、链接、标题和摘要，适合 SEO 分析、调研和自动化流程。
CVPR'24 论文官方实现，用上下文残差学习加少量样本提示，让一个通用模型跨类别做异常检测，免去每类单独训练。