面向稠密向量的高效相似度检索与聚类库，支持十亿级向量近邻搜索，是构建向量数据库和 RAG 检索层的底层引擎。
用 BERT 句向量加 c-TF-IDF 做主题建模，生成的主题可解释性强，适合从大量文本里快速挖掘和归类话题。
低代码 AutoML 平台，几行 Python 代码就能完成分类、回归、聚类和异常检测的建模与调参，4.0 版改用 sklearn 原生引擎并加了 React 控制台。
把任意编码助手变成 Google Cloud 上的 AI Agent 专家，提供命令行工具和技能，覆盖 Agent 的创建、评估与部署全流程。
自托管的照片和视频管理方案，可替代 Google Photos，支持自动备份、相册浏览和移动端同步，数据完全掌握在自己手里。
开源语音识别工具包，覆盖训练、推理、流式 ASR、VAD、标点恢复和说话人分离全流程，并提供 OpenAI 兼容与 MCP 服务接口。
用 Python 解析 Android 应用，反编译 DEX 字节码、分析权限与组件，做逆向和渗透测试时不用再手动拆包。
在 PostgreSQL 数据库内直接跑机器学习和向量检索，用 SQL 就能做嵌入、分类、聚类和 LLM 推理，省去单独搭推理服务的麻烦。
高性能 Python 库，用来从 PDF、EPUB 等文档中提取文本、表格和图像，并做格式转换与页面操作，适合搭建文档解析和 RAG 数据管道。
基于 PyTorch 的度量学习库，提供对比损失、难例挖掘、采样器和检索指标，用来训练和评估相似度搜索所需的嵌入向量。
RWKV 是一种兼具 RNN 与 Transformer 优势的语言模型架构，支持像 GPT 一样并行训练，推理时线性时间、常量显存、无限上下文，无需 KV 缓存。
Nomic 的 Python SDK，把文本等非结构化数据交给开发者 API 做向量化、聚类、主题建模和重复检测，省去自己搭建嵌入与聚类流程。
轻量级向量与任意对象相似度搜索聚类引擎，支持十多种编程语言，可做近似最近邻检索、模糊搜索和推荐系统。
轻量级 C++ 点云处理库，提供聚类、模型拟合、ICP 配准、凸包与三维可视化等算法，适合在 C++ 项目中直接集成点云处理能力。
把 AI Agent 线上失败自动聚类、冻结成可复现用例，在 CI 中回放并拦截有问题的 PR，实现 trace 原生的回归测试。
基于 GPU 的向量检索与聚类库，为近似最近邻搜索和相似度计算提供 CUDA 加速，适合大规模向量数据和 LLM 检索场景。
提供 CUDA 加速的机器学习与信息检索基础算法和原语，方便快速搭建高性能应用，涵盖最近邻搜索、聚类、线性代数等常用模块。
面向 AI Agent 的 trace 原生 CI/CD：给生产链路打分、聚类失败样本，冻结成可回放的回归测试，并拦截会让效果退化的 PR，支持自托管。
跨语言、跨模态的嵌入模型评测基准，覆盖检索、聚类、重排序等任务，帮你选型对比不同 embedding 模型的实际效果。
用 YOLO 检测工地未戴安全帽、未穿反光衣及靠近机械等危险行为，并用 HDBSCAN 聚类锥桶坐标划定监控区域，提升施工安全。
基于层次化知识图谱的 Graph RAG 系统，把文档组织成分层结构来提升检索增强生成的召回与准确度，开箱即用。
用大模型做主题建模的提示词框架，自动从文本语料中生成可读的主题描述并分配文档标签，替代传统 LDA 类方法。
面向 ROS 1/2 的实时 3D 激光雷达障碍物检测工具，集地面分割、聚类、跟踪与轨迹预测于一体，单核 CPU 约 10ms 处理一帧，可选 TensorRT 加速的 CenterPoint。