训练与微调
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把 AI/ML 模型打包成可直接上线的推理服务，省去手写 Docker 和部署脚本的麻烦，一条命令就能跑起来。
面向 OpenVINO 推理的神经网络压缩框架，提供量化、剪枝和混合精度训练，把模型压小提速后再部署。
汇总 Transformer 自然语言处理模型的论文、视频、博客、官方代码和 Colab 笔记本，方便快速查找和上手各类预训练模型。
面向 Android 的机器学习工具包，封装 ML Kit 能力，几行代码就能接入文字识别、条码扫描、人脸与对象检测、图像标记等功能。
开源 LoRaWAN 网络服务器，用于接入和管理 LoRa 物联网设备，提供设备注册、数据路由与网络运维能力。
把 Keras、scikit-learn、LightGBM 等训练好的模型转成 ONNX 格式，方便跨框架部署和推理。
面向语音与多模态机器学习的 Python 数据处理库，提供统一的音频加载、切分、特征提取和数据集管理接口，方便搭建语音识别等训练流水线。
OC-SORT 是 CVPR2023 提出的在线多目标跟踪算法，通过以观测为中心的设计提升遮挡和非线性运动场景下的跟踪鲁棒性，代码简单易用。
一个能 7×24 小时自主跑深度学习实验的 AI 智能体，采用 Leader-Worker 架构和固定大小内存，零成本监控训练与调参，适合无人值守的自动化研究。
开源的 LoRaWAN 网络服务器，负责管理 LoRa 网关与终端设备之间的入网、数据上下行和网络调度，适合自建低功耗广域物联网。
统一 RAG 检索环节的微调工具，覆盖 Embedding、ColBERT 和 ReRanker 三类模型，省去分别搭训练流程的麻烦。
把对话语言模型压到 2-bit 量化，小到能在 8 位 Z80 处理器上跑，用 Python 训练后导出成 CP/M 的 .COM 程序，让老电脑也能聊天。
从 NLP 基础一路讲到 LLM 微调与部署的算法全栈教程，覆盖 BERT、LLaMA、LoRA 等内容，适合系统入门大模型。
微软 Windows ML 的官方示例与工具集，帮助开发者在 Windows 上加载 ONNX 模型并调用系统内置的机器学习推理能力。
基于 Qwen3-TTS 的多角色有声书生成器，用 LLM 标注脚本、克隆音色并逐句控制风格，可导出 MP3、分章 M4B 或 Audacity 多轨工程。
微软 AI for Good 实验室开源的生物多样性监测工具集，提供相机陷阱动物检测、声学识别等模型与边缘设备方案，帮生态保护者用 AI 自动处理野外影像和音频数据。
基于 PyTorch 原生分布式训练的 LLM/VLM 训练库，开箱即用兼容 Hugging Face，方便微调 Llama、Gemma、GLM 等主流大模型。
把语音、音频、音乐接进大语言模型做多模态处理的开源框架，支持参数高效微调，方便快速搭建语音理解与生成任务。
提供 CUDA 加速的机器学习与信息检索基础算法和原语，方便快速搭建高性能应用，涵盖最近邻搜索、聚类、线性代数等常用模块。
一门讲高效深度学习系统的课程材料，覆盖 CUDA 编程、分布式训练和推理优化，帮你搞懂怎么把模型训得更快、跑得更省。
基于 ESP32、LoRa 等硬件的 DIY 航空接近告警系统，兼容 ADS-B、FLARM、OGN 等协议，让滑翔机和通航飞行员低成本感知周边飞机。
用 GNU Radio 实现的完整 LoRa 收发机，包含低信噪比下也能正常工作的接收链路，适合做 LoRa 物理层研究和 SDR 实验。
DoRA 是一种把权重分解为幅度和方向两部分再做低秩适配的微调方法，用更少的可训练参数逼近全量微调效果，适合大模型和视觉语言模型的高效微调。
MIT 协议的开源计算机视觉库，支持目标检测、实例分割和姿态估计，兼容 ONNX 与 PyTorch，方便在边缘设备上训练和部署模型。