开源的 API 平台，提供现代化 REST 客户端和美观的 API 文档生成，原生支持 OpenAPI/Swagger，方便调试接口和发布参考文档。

用 Scala 写的自托管 Git 平台，安装简单、扩展性强，兼容 GitHub API，适合团队在内网快速搭建代码托管服务。

用 Rust 构建模块化、可扩展 LLM 应用的框架，把模型调用、Agent 编排和工具集成做成可组合组件，适合追求性能与类型安全的团队。

用代码编写负载测试的开源工具，支持 Java、Scala、Kotlin 等语言，可接入 CI/CD 做自动化压测。

开源分布式图数据库，支持水平扩展和高可用，适合存储超大规模图数据并做低延迟查询，可用于知识图谱和 GraphRAG 场景。

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。

把 Bartosz Milewski 的《程序员范畴论》整理成可下载的 PDF 和 LaTeX 源码，方便离线阅读、打印或自行修改排版。

一本面向大模型工程实践的开源手册，系统讲解 GPU 训练、推理、调试、网络与扩展性等落地问题，帮工程师把模型真正跑起来。

Fault-tolerant, highly scalable GPU orchestration, and a machine learning framework designed for training mo…

高性能云原生向量数据库，专为大规模向量近似最近邻检索设计，适合搭建以图搜图、语义搜索和 RAG 等应用。

面向 AI Agent 的多模态数据运行时，提供无服务器 Postgres 与数据湖，支持大规模检索和模型训练。

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。

基于 libvips 的高性能 HTTP 图片处理微服务，支持裁剪、缩放、水印和格式转换，Docker 一键部署，适合给后端提供统一的图片处理接口。

基于下一尺度预测的自回归视觉生成模型，用GPT式架构做图像生成并击败扩散模型，代码简洁易用，附带缩放定律研究。

Grafana Mimir 是 Prometheus 的横向可扩展、高可用、多租户长期存储方案，解决大规模指标数据的持久化与查询问题。

在 Kubernetes 上统一部署生成式与预测式 AI 模型的推理平台，支持多框架、可扩展的分布式推理服务。

开源分布式数据库，兼容 MySQL，支持 HTAP 混合负载与全文检索，用一套引擎承载 OLTP、分析和 AI 场景下的高要求业务。

用声明式 YAML 编排数据管道、基础设施、业务流程和 AI Agent 的开源控制平面，事件驱动、支持任意语言、可 Git 版本化，能扛住百万级执行。

用注解快速构建 Java 命令行应用，支持子命令、彩色输出、自动补全和 GraalVM 原生镜像，还能单文件引入免依赖。

开源 LLM 应用编排框架，用模块化管道和智能体工作流显式控制检索、路由、记忆与生成，适合搭建 RAG、语义搜索和多模态对话系统。

面向语音 AI 的可扩展生成式框架，覆盖语音识别、语音合成、说话人分离与语音翻译，方便研究和开发人员训练部署语音模型。

微软官方出品的 MCP 入门课程，用 .NET、Java、TypeScript、Rust、Python 等多语言实战示例，教开发者搭建模块化、可扩展且安全的 AI 工作流。

基于 Docker 和 nginx 的可扩展 PaaS，一条命令就能把应用部署到自己的服务器上，省去手动配置容器和反向代理的麻烦。

把网页直接当像素图像来检索的 RAG 引擎，跳过 HTML 解析，靠视觉语言模型做原生搜索，适合构建多模态 Agent 的长期记忆。

开源向量数据库，同时存储对象和向量，把向量检索和结构化过滤结合起来，具备云原生数据库的容错与扩展能力。

微软开源的统一 3D 生成模型，用结构化 3D 潜变量把文本或图像转成高质量 3D 资产，支持大规模、多用途的 3D 内容创作。

基于 Ray 的高性能 RLHF 训练框架，支持 PPO、DAPO、REINFORCE++ 等算法与 vLLM 推理加速，可扩展地完成大模型和视觉语言模型的对齐后训练。