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开放的国际制裁名单、关注人物和政治敏感人物数据库，供尽职调查、调查报道和反洗钱核查使用。
开源大模型微调工具箱，支持 LoRA 等参数高效微调，还能做消融实验和单元测试，方便快速验证 Llama2、Mistral、Falcon 等模型在分类任务上的效果。
基于 PaddlePaddle 的端到端中文语音识别项目，提供 DeepSpeech2、Conformer、Squeezeformer 等主流模型，既有入门案例也有企业级实战方案。
把 3D 高斯泼溅烘焙进扩散去噪器，单阶段从单张图快速生成和重建可扩展的 3D 场景与网格，免去多阶段流程。
基于 Python 的视频分析与计算机视觉框架，内置 NVIDIA DeepStream 和 CUDA 支持，可在边缘设备上快速搭建目标检测、实例分割等推理流水线。
把任意网站抓取打包成 ZIM 离线文件，配合 Kiwix 就能在无网络环境下浏览完整站点。
基于扩散模型的身份保持文本到视频生成方案，通过频域分解在生成视频中稳定保持人物面部身份，适合做可控人物视频生成。
超轻量无锚框目标检测算法，权重仅 250K 参数，比 yolo-fastest 快 10%，后处理更简单，适合边缘设备部署。
在浏览器里跑安卓模拟器，为移动 GUI 智能体提供可验证、高并发的评测与在线强化学习训练环境。
给 Django 项目加一套多用户、多分组的待办与工单系统，支持 CSV 导入和邮件跟踪，省去自己搭任务管理模块的功夫。
Halo 是 White Circle 开源的大模型与多模态模型训练框架，支持分布式训练、LoRA 微调、MoE 和异步强化学习，方便搭建和扩展训练流程。
DIPY 是 Python 的 3D/4D 医学影像处理库，覆盖扩散、灌注与结构成像，提供配准、去噪、机器学习和可视化等通用方法。
Grounding DINO 的第三方复现实现，把 DINO 检测器与图文预训练结合，支持用自然语言描述做开放世界目标检测。
一份轻量规则文件，帮你在 Cursor、Windsurf 等 AI 编码工具里用更少的调用次数完成更多任务，节省每月额度。
面向 Mac 和 NVIDIA DGX Spark 的 AI 电影制作工作室，按剧组流程规划分镜，并用 Qwen-Image、FLUX、MiniMax 等模型生成带声音的画面与视频。
从单张图片或一句文本提示生成大范围可漫游的 3D 场景，先产出高质量全景视频再重建三维空间，适合做可探索虚拟场景。
把 Markdown 笔记丢进去，本地 Ollama 模型自动抽取概念并生成双向链接，让 Obsidian 知识库自己长起来，全程不联网、笔记不外传。
基于 PyTorch 的成像逆问题求解库，把去噪、去模糊、MRI 重建等任务统一到深度学习框架下，内置扩散模型和即插即用先验。
Kandinsky 5.0 是一套文生视频与文生图的扩散模型家族，支持视频和图像生成，并带有蒸馏加速能力。
一个可审计的 AI 数据分析工作台，能查看结果背后的代码和证据、回放验证计算过程，并支持本地开源模型等多种模型选择。
对 ONNX 模型做图级优化的 Python 工具，通过算子融合、常量折叠等变换精简计算图，让推理更快、模型更小。
面向循证医学信息检索的图谱 RAG 系统，把医学知识组织成图结构再结合大模型检索，让回答有据可查、可溯源。
用超网络直接生成 LoRA 权重，让大模型把事实性知识记进参数里，不用微调也能更新模型记忆。
用 Python 实现的 CTC 解码算法集合，包含最优路径、束搜索、词典搜索、前缀搜索和 token passing，用于语音识别和手写识别等序列模型的推理解码。