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。
面向 NVIDIA Jetson 嵌入式设备的深度学习推理部署指南,用 TensorRT 加速图像识别等视觉任务,配套教程和预训练模型开箱即用。
飞桨核心框架,提供深度学习与机器学习的高性能单机及分布式训练能力,并支持跨平台部署,适合工业级模型开发。
通义开源深度研究智能体,能自主规划多步检索、浏览网页并整合信息,产出带引用的研究报告,适合做调研问答和资料汇总。
开源计算机视觉库,提供图像处理、视频分析和深度学习推理的 C++ 接口,是视觉应用开发的基础设施。
基于深度学习的中文语音识别系统,用 CNN+CTC 把中文语音转成文字,适合搭建本地语音转写服务。
用 Python 写的开源深度研究工具,能对私有数据做推理式检索,替代闭源深度研究方案,支持接入 Milvus 和多种大模型。
Rust 写的张量库和深度学习框架,兼顾灵活性与效率,支持自动微分、跨平台后端和内核融合,可训练和部署神经网络。
NVIDIA 官方的高性能深度学习推理 SDK,能把训练好的模型在 NVIDIA GPU 上做极致加速和部署,适合追求低延迟高吞吐的生产推理场景。
医学影像分割的深度学习工具箱,开箱即用,能自动配置训练流程,在 CT、MRI 等 3D 数据上达到竞赛级精度。
把深度学习模型编译到 CPU、GPU 及各类加速器上运行的开源编译器框架,通过统一中间表示和自动调优提升推理性能。
基于深度神经网络的图形化人声分离工具,可把歌曲拆成人声和伴奏,方便做卡拉OK伴奏或二次混音。
一份免费的 AI 与 LLM 学习路线合集,把从深度学习基础到 RAG、Agent、提示工程的资料串成体系,适合想系统入门或补课的人按图索骥。
面向手机端的高性能神经网络推理框架,针对 ARM 平台深度优化,让 Caffe、ONNX 等模型能在 Android/iOS 上低延迟运行。
汇总深度学习、强化学习、计算机视觉和 NLP 等方向的优质公开课与讲座资源,适合系统入门或查漏补缺。
面向 RAG 的文档索引方案,不依赖向量数据库,用推理方式定位和检索文档内容,适合构建 Agent 式检索流程。
汇集卫星与航拍影像深度学习的技术清单,涵盖数据集、模型与工具,帮遥感从业者快速找到可用的方法和资源。
基于 Spark 的分布式机器学习库,把 LightGBM、深度学习、认知服务等算法封装成易用 API,让大数据场景下的训练和推理可以直接在集群上跑。
面向重度用户的大语言模型聊天前端,支持接入多种模型接口,提供角色卡、提示词管理和对话历史等进阶功能,适合深度定制 AI 角色扮演与对话体验。
云原生一站式机器学习与大模型平台,覆盖 Notebook 开发、拖拉拽 Pipeline 编排、分布式训练、超参搜索、推理服务和 SFT/强化学习微调,支持国产算力生态。
从公开研究文献出发,用第一性原理复现 Claude Mythos 架构的理论实现,供研究者拆解其注意力机制与模型设计思路。
用深度学习快速准确地识别文件真实类型,不依赖扩展名,支持 MIME 检测,Rust 实现,可嵌入各类应用做内容安全与文件分类。
把训练好的深度学习模型优化并部署到 Intel CPU、GPU 等硬件上做推理,支持视觉、LLM 和生成式模型,省去自己折腾底层加速的麻烦。
用 TensorRT 网络定义 API 手写实现 YOLO、ResNet、Swin Transformer 等主流深度学习模型,并附 C++ 推理代码,方便直接部署到 NVIDIA GPU。
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。
基于 PyTorch 的深度学习优化库,通过 ZeRO、模型并行和混合专家等技术,让千亿到万亿参数模型的分布式训练与推理更省显存、更高效。
基于 so-vits-svc 改进的歌声与语音转换工具,支持实时变声、更友好的操作界面和更多功能,适合做 AI 翻唱和音色克隆。
GPU 加速的数据预处理库,提供高度优化的图像、音频处理算子和执行引擎,解决深度学习训练中数据管道拖慢 GPU 的瓶颈。
本地优先的深度研究问答系统,接 llama.cpp、Ollama 等本地或云端模型,聚合 arXiv、PubMed 及私有文档等十余个检索源,全程加密。
Triton 是一门面向 GPU 编程的类 Python 语言及其编译器,让开发者不用写 CUDA 就能写出接近手写性能的高效内核。
面向 AI Agent 和 MCP 服务器的下一代代理网关,用 Rust 编写,把 Agent 与模型、工具之间的流量统一接入、路由和管控。
把 IDE 直接接进终端的编码智能体,支持 Claude、OpenAI 等多模型和 MCP,让命令行里也能完成读写代码、调用工具的完整开发流程。
用 PyTorch 复现了注意力机制、MLP、重参数化和卷积等常见模块,方便对照论文理解原理并直接嵌入视觉任务模型。
一个简洁但完整的全注意力 Transformer 实现,集成了多篇论文中值得尝试的实验性特性,方便研究者快速试验各种注意力变体。
冰霜之地的技术博客合集,深入拆解 Go、HTTP/2、密码学、算法与机器学习等源码,适合想系统啃底层实现和系统设计的工程师。
端侧唤醒词检测引擎,用深度学习在本地识别自定义唤醒词,无需联网即可实现语音激活。
面向企业私有化部署的 AI 平台,可搭建智能体、助手和文档检索问答,支持多模型接入、深度研究与 API 连接。
基于深度学习的一站式 OCR 库,把文字检测、文字识别和版面分析串成流水线,支持 PyTorch 训练与微调,适合快速搭建文档解析应用。
用一套可读的 Einstein 记号统一 PyTorch、JAX、TensorFlow 等框架的张量操作,让 reshape、转置、rearrange 这类代码更清晰、更不容易出错。
…gon ( 95a4c0abcba24364 ,RPC 模式 mode: 8 ),用于处理复杂任务与深度推理,支持快速(低点)与深度(高点)思考等级切换。 - Web 逆向渠道别名补齐 :新增 gemini-4-argon 、 gemini-4 、 4-argon 等别名映射;将最新 Flash-Lite 探测 hash 8c46e95b
…增 $OneMillion-Bench、PRBench、HMMT-Nov-2025 等 Agent、深度推理与数学评测基准。 功能增强 - API 契约:Web API 响应契约改由 Pydantic 模型自动生成,提升前后端类型一致性。 - 缓存与数据集:隔离数据集缓存键,增强视频解码与 limit 参数校验。 - 模型服务:支持识别
…垂直领域应用的推理严谨性。 其次,我们对产品体验进行了全面优化:在推理阶段新增" 简易模式 "和" 深度推理 "双模式,并支持流式推理输出,显著缩短了用户等待时间;特别值得关注的是,为更好的促进KAG的规模化业务应用,同时也回应社区最为关切的知识构建成本高的问题,本次发布提供了" 轻量级构建 "模式,如图1中KAG-V0.7LC列所示,我
…垂直领域应用的推理严谨性。 其次,我们对产品体验进行了全面优化:在推理阶段新增" 简易模式 "和" 深度推理 "双模式,并支持流式推理输出,显著缩短了用户等待时间;特别值得关注的是,为更好的促进KAG的规模化业务应用,同时也回应社区最为关切的知识构建成本高的问题,本次发布提供了" 轻量级构建 "模式,如图1中KAG-V0.7LC列所示,我