YOLO 系列官方实现库，一套 PyTorch 代码覆盖目标检测、实例与语义分割、图像分类、姿态估计和目标跟踪，训练到部署全流程打通。
高性能无锚框 YOLO 目标检测器，精度超过 YOLOv3~v5，支持 MegEngine、ONNX、TensorRT、ncnn 和 OpenVINO 多后端部署。
基于 PyTorch 的 YOLOv3 系列实现，覆盖训练、验证、推理全流程，并支持导出 ONNX、CoreML、TensorRT 等多种格式，方便做实时目标检测和边缘部署。
收集大量预训练模型，并已转成 TensorFlow、PyTorch、ONNX、OpenVINO、TFLite、CoreML 等格式，省去自己跨框架转换的麻烦。
在 256MB 内存的十美元级开发板上跑 10 亿参数大模型，靠量化与 C 实现把 LLM 推理压进嵌入式设备。
纯 C++ 音频推理引擎，基于 ggml 实现，一套代码覆盖语音合成、识别、VAD、变声和音乐生成，不依赖 Python，适合边缘部署。
把任意电脑或边缘设备变成计算机视觉推理服务器，一条命令部署目标检测、分类、实例分割等模型，省去自己搭服务的麻烦。
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。
MIT 协议的开源计算机视觉库，支持目标检测、实例分割和姿态估计，兼容 ONNX 与 PyTorch，方便在边缘设备上训练和部署模型。
SmythOS 运行时环境（SRE）是面向智能体 AI 的开源云原生运行时，让开发者在本地、云端和边缘环境安全地构建、运行和管理智能体。
Rust 写的 Agent 循环库，统一接入 7 种 LLM 协议，流式输出、调用工具、循环执行直到任务完成，从笔记本到 Cloudflare Worker 都能跑。
面向边缘受限硬件的神经网络压缩工具包，提供量化感知训练和训练后量化等高级量化压缩能力，帮研究者把模型高效部署到资源紧张的设备上。