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共 1,808 个仓库 · 一年内有推送 · Python
支持抖音、TikTok、B站、微博、Twitter 等多平台的高速下载器，用 Python 写成，适合批量抓取视频和图文内容。
面向 PyTorch、TensorFlow 和 ONNX Runtime 的模型压缩工具，支持 INT8/FP8/INT4 等低比特量化和稀疏化，帮大模型在低精度下保持精度并降低显存与推理成本。
在保留原始版面、公式和结构的前提下翻译 PDF，适合科研论文和技术文档，避免译文打乱排版。
基于 PyTorch 的点云深度学习训练框架，集成 PointNet、KPConv、MinkowskiEngine 等主流模型，方便在 S3DIS、ScanNet 上做分割等任务。
在 Mac 上跑 Qwen 3.8 等大模型的原生推理引擎，靠 MTP 投机解码把速度拉到 125 tok/s，16GB 内存也能跑 27B 模型，并提供 OpenAI/Anthropic 兼容的本地服务。
离线多智能体模拟与预测引擎，用 Neo4j 图数据库加 Ollama 本地模型跑群体智能推演，全程不联网也能做预测实验。
一站式微调多模态模型的工具，支持 PaliGemma 2、Florence-2、Qwen2.5-VL 等，覆盖图像描述、目标检测和视觉问答任务，省去手写训练脚本的麻烦。
把原始资料整理成带引用、可校验的 Karpathy 风格 LLM 知识库，兼容 Claude Code、Cursor 和 Codex 的 Agent Skills。
UNet++ 的官方实现，通过嵌套密集跳跃连接缩小编码器与解码器之间的语义鸿沟，提升医学图像分割精度，提供 Keras 和 PyTorch 版本。
用置信度感知的姿态引导，从单张参考图生成高质量人体动作视频，解决动作视频生成中姿态不准、画面抖动的问题。
轻量级 Android 反编译器，专为 Agent 和移动安全研究场景设计，能快速把 DEX 还原成 Java 代码，适合批量逆向分析。
让大参数 Qwen 模型在消费级显卡上跑得动、跑得快：通过 vLLM 补丁和重量化流水线，单张 24GB 卡即可服务 27B 模型，并附完整基准测试。
xTuring 提供从数据预处理到微调的完整流程，让开发者用 LoRA、Adapter 等轻量方法快速个性化开源大模型，降低训练门槛和显存开销。
用 AI 代理自动分析代码库并生成可交互的架构图，帮助开发者快速理解陌生项目的模块划分与调用关系。
输入一个主题就能自动生成 Vox 风格的拼贴解说视频，从脚本、素材到 ffmpeg 合成全流程跑通，适合做科普短视频。
每15分钟自动更新一次的免费 V2ray 节点配置合集，方便直接订阅使用，解决找可用代理节点麻烦的问题。
一个多模态语言 Agent 开发框架，把视觉模型和 LLM 编排在一起，帮你快速搭出能看能听的原型并推向生产。
自动识别并解包各种容器和压缩格式，无需手动判断格式，适合固件分析、取证和批量解压场景。
用一句自然语言提示就能自动构建机器学习模型，多智能体协作完成数据理解、特征工程和训练调参，省去手工搭流程的麻烦。
Python 库和命令行工具，调用 Google 翻译的文本转语音接口，把文字快速合成语音并保存为音频文件。
给 AI 编程助手用的技能包合集，把指令和脚本打包成可复用技能，覆盖开发、文档、规划等流程，让 Claude Code 等代理按需扩展能力。
基于 Reticulum 网络的去中心化通信工具，可在 LoRa、无线电等离线环境下传输消息和文件，无需互联网即可自由通信。
在 NVIDIA Jetson 系列开发板上实时查看 CPU、GPU、内存和功耗状态，还能直接调整风扇与功耗模式，省去手动翻 sysfs 的麻烦。
把 clang-tidy、Clang Static Analyzer 等静态和动态分析工具的结果统一收集进缺陷数据库，并提供网页界面浏览和跟踪代码缺陷。