跨平台机器学习框架，提供可定制的视觉、音频等实时流媒体处理方案，方便在移动端和桌面端搭建低延迟推理管线。
让 Flutter 应用在手机、桌面和 Web 上直接跑 Gemma 等大模型，支持多模态、函数调用、向量嵌入、RAG 和语音，不用依赖云端。
在 Apple 芯片 Mac 上本地运行的电脑操作代理，通过 macOS 无障碍 API 驱动，用 laya 做端侧决策、CUA-S1-FORMS 填表，无需云端。
PyTorch 官方的端侧推理框架，把训练好的模型导出并部署到手机、嵌入式和边缘设备上运行，覆盖 CPU、GPU 等多种后端。
在 Android 手机上本地跑 NLLB 模型的实时翻译 App，支持蓝牙耳机对话翻译，全程离线不联网也能用。
在骁龙设备的 NPU、GPU 和 CPU 上本地跑大模型和多模态模型，几行代码就能接入，省去自己适配硬件的麻烦。
基于 PyTorch 的目标检测全家桶，覆盖训练、推理、实例分割、图像分类和模型导出，开箱即用，适合快速落地视觉任务。
超轻量级中文 OCR 工具，总模型仅 4.7M，支持竖排文字识别，可在 ncnn、MNN、TNN 等推理后端运行，适合端侧和低资源场景部署。
面向手机等消费级设备的 LLM 推理引擎，用 2bit 量化和手写内核把大模型塞进端侧运行，主打低显存、跨 Android/iOS 的 ARM 部署。
一套能在手机和边缘设备上本地跑大模型、扩散模型和多模态推理的生产级 SDK，覆盖 Android、iOS、Flutter，省去自己搭推理链路的麻烦。
面向 Apple Silicon 的端侧语音 AI 工具包，用 Swift 在 iOS 和 macOS 上本地跑语音识别、说话人分离和语音合成，不用联网也能处理音频。
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。
macOS 上的本地会议转录与语音听写工具，支持 Apple Silicon 端侧推理，隐私优先，可替代 Granola 和 WisprFlow。
在 React Native 里跑 TensorFlow Lite 模型的高性能绑定库，支持 GPU 加速，适合在手机上做目标检测、人脸识别等端侧推理。
面向 Apple Silicon 的本地语音工具箱，用 MLX 和 CoreML 在 iOS/macOS 上跑语音识别、语音合成、语音转换、VAD 和说话人分离，全程端侧推理。
微软推出的本地 AI 推理运行时，基于 ONNX Runtime 在设备端跑聊天补全和语音转文字模型，支持 GPU 加速，不用联网也能用。
macOS 上的本地语音转文字工具，基于端侧 AI 实现听写与转录，数据不出本机，也可按需接入云端。
基于 Vosk 库的 Android 离线语音识别示例，无需联网即可在手机本地完成语音转文字，适合做端侧 ASR 集成参考。
高通官方维护的预优化模型库，模型已针对延迟和内存调优，可直接部署到骁龙等高通设备上推理。
把 ExecuTorch 推理运行时封装进 React Native，让手机端直接跑 LLM、视觉、语音等模型，数据不出设备。
在 Qualcomm NPU 上本地运行 AI Agent 的 C++ 框架，延迟低于 100ms，完全不依赖云端，适合车载、嵌入式和 IoT 场景。
把 PyTorch 模型转成 iOS/macOS 可直接用的 .mlpackage，每个模型都配转换脚本和 SwiftUI 示例，省去自己折腾 Core ML 的麻烦。
Fun-ASR 是支持 31 种语言和中文方言的语音识别模型，提供 Nano 轻量版，并支持 Transformers、FunASR、vLLM、llama.cpp 多种部署方式，可端侧运行。
把安卓手机变成兼容 OpenAI 接口的本地大模型推理服务器，数据不出设备，可接入 Home Assistant 等应用。
高通 AI Hub 应用集，提供针对高通设备优化过延迟和内存的机器学习模型，可直接部署到骁龙等终端上跑推理。
基于 Whisper 的端侧语音转文字应用，支持 100 多种语言，用 Compose Multiplatform 同时覆盖 Android 和 iOS，全程本地推理不上传云端，适合注重隐私的转写场景。