用 HTML 声明式语法快速搭建 WebVR/AR 场景，无需深入 WebGL 细节，就能在浏览器里做出可跨头显运行的虚拟现实体验。

用 Lua 写 VR 应用的轻量框架，封装 OpenXR/OpenVR 接口，让开发者不用碰底层 C 代码就能快速做出虚拟现实游戏和交互体验。

一套面向大模型训练的分布式并行框架，把数据、模型、流水线并行和异构训练整合成统一接口，让训练和推理更省显存、更快。

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。

本地跑和训练大模型、扩散模型的图形界面，支持 GGUF、MLX 及 Qwen、DeepSeek、Gemma、FLUX 等主流模型，省去命令行配置的麻烦。

基于 CTranslate2 重实现的 Whisper 语音转文字推理引擎，通过量化与高效推理大幅提速并降低显存占用，适合本地部署转录。

快速且省显存的精确注意力实现，支持训练和推理，能显著加速 Transformer 长序列计算。

用 LoRA、Adapter 等少量参数微调大模型和扩散模型，大幅降低显存与训练成本，是 Hugging Face 生态里做参数高效微调的标准库。

DeepSeek 开源的 Agent 编排框架，把模型、工具、记忆等所有能力都做成可插拔插件，方便按需拼装和扩展智能体。

让大模型自主拆解目标、调用工具并连续执行任务的智能体平台，提供可视化搭建与运行环境，帮你把重复性工作交给 AI 自动完成。

从零开始手把手教你构建 LLM 智能体的中文教程，覆盖 Agent 原理、RAG 等核心实践，适合入门与动手复现。

给 LLM 推理加速的 KV Cache 层，可对接 vLLM 等框架，复用和缓存键值对来降低显存占用、提升吞吐，支持 CUDA 和 ROCm。

用纯 C99 从零实现的 Kimi K3 推理引擎，单 CPU、8.24 GB 内存即可跑 2.78 万亿参数模型，不依赖 BLAS、框架或 GPU。

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。

汇集各种语言和开发环境的 .gitignore 模板，帮你在初始化仓库时快速挑到合适的忽略规则，省去手写配置的麻烦。

为 Claude Code、Codex、Cursor 等编码智能体提供技能、直觉、记忆与安全防护的性能优化层，让 AI 编程助手更稳定高效地干活。

一套社区维护的 zsh 配置管理框架，内置 300+ 插件和 140+ 主题，帮你快速搭好顺手的终端环境并自动更新。

高性能大模型与多模态模型推理服务框架，通过优化注意力机制和调度策略提升吞吐与延迟表现，支持 Llama、DeepSeek、MoE 等主流模型部署。

用纯 RNN 架构的 RWKV 语言模型驱动的开源聊天机器人，效果对标 ChatGPT，可在本地部署运行。

用一套 Dart 代码同时构建 Android、iOS、桌面和 Web 应用，自带渲染引擎保证多端界面一致，适合想快速交付精美跨平台 App 的团队。

汇集大模型技术原理与实战经验的开源知识库，覆盖训练、推理、部署和工程化落地全流程，适合系统学习大模型应用开发。

面向 LLM、RAG 和真实 AI Agent 应用的深度教程合集，用 Jupyter Notebook 带你从原理到落地跑通完整案例。

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。

面向 Apple silicon 的数组计算框架，让机器学习模型能直接在 Mac 芯片上高效训练和推理，省去折腾 CUDA 的麻烦。

把多家大模型、AI Agent 和 MCP 工具整合到一个桌面工作台里，方便日常对话、调用工具和提升生产力。

基于 Gradio 的 Stable Diffusion 网页界面，把文生图、图生图、局部重绘等能力做成可视化操作面板，不用写代码就能跑图像生成。

开源手机智能体模型与框架，让 AI 直接操作手机界面完成点按、输入等任务，把「AI 手机」能力开放给所有人。

用 5 秒语音样本克隆音色，实时合成任意文本的语音，基于 PyTorch/TensorFlow 的说话人编码与声码器流水线。

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。

面向大模型后训练的强化学习框架，用混合编程模型把 RLHF 训练流程编排得灵活又高效，方便扩展和跑大规模实验。

用 PyTorch 逐行复现 60 多篇深度学习经典论文，代码旁配注释讲解，涵盖 Transformer、优化器、GAN、强化学习等，适合边读论文边对照实现学习。

轻量级 OCR 工具包，能把图片和 PDF 转成结构化数据，支持 100 多种语言，方便接入 LLM 和 RAG 流程。

开源金融大语言模型，提供训练好的模型和微调流程，用于金融情感分析、智能投顾等场景。

从下载数据到生成文本，手把手教你从零训练自己的大语言模型，适合想搞懂 LLM 训练全流程的开发者动手实践。

提供 20 多个高性能大语言模型的训练配方，覆盖预训练、微调和规模化部署全流程，适合想快速上手 LLM 训练与推理的开发者。

开源的对话语音生成模型，能把文字转成自然流畅的日常对话语音，适合给聊天机器人和语音助手配音。

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。

把大语言模型和 Hugging Face 上的各类模型连起来，让 LLM 自动挑选、调用合适的模型完成多模态任务，相当于给模型加了个调度中枢。

高性能可观测性数据管道，用 Rust 编写，统一采集、转换并转发日志、指标和事件，替代多套采集代理。

用 PyTorch 从零实现的轻量级 vLLM，代码精简易读，适合学习大模型推理引擎的调度、KV Cache 和 PagedAttention 等核心机制。