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AI Agent 开发指南 | LangGraph 实战 | 高级 RAG | 转行大模型 | 大模型面试 | 算法工程师 | 面试题库 | 强化学习 | 数据合成。系统化 + 求职导向 + 实战验证，提供从入门到拿 Offer 的完整路径。
AI 增强的终端开发环境，支持 Claude、GPT、O Series 等 300+ 模型。集成代码理解、调试、重构等功能，提供交互式命令行体验。
开源浏览器 API，专为 AI 代理和应用设计。提供完整浏览器控制、会话管理、代理支持、扩展加载和反检测功能。基于 TypeScript，支持 Puppeteer、Playwright 和 Selenium 连接。
AI 驱动的下一代开源实时可观测性系统。统一指标与日志采集、集中告警分发、智能管理分析。无需 Agent，高性能集群，支持自定义监控与状态页构建。
基于 OpenTelemetry 的开源可观测性方案，为 GenAI 或 LLM 应用提供完整追踪能力。支持多种观测平台，如 Datadog、Honeycomb 等。
智能模型路由，专为个人 AI 代理设计。自动将请求路由至最便宜的可用模型，成本降低高达 70%。支持自动故障转移和预算限制，所有数据自动记录于仪表板。
用于合并预训练大语言模型的工具集。支持多种合并算法，可在 CPU 或低显存 GPU 上运行，支持 Llama、Mistral 等模型。提供 YAML 配置、LoRA 提取、专家混合合并等高级功能。
InternLM 系列开源大模型，涵盖 InternLM、InternLM2、InternLM2.5 和 InternLM3。最新 InternLM3-8B-Instruct 以 4 万亿高质量 token 训练，成本降低超 75%，在推理与知识密集型任务上性能领先，支持深度思考与流畅对话模式。
LLM 评估平台，支持 Llama3、Mistral、InternLM2、GPT-4 等多种模型及 100+ 数据集。提供强大算法与直观界面，助力高效评估 NLP 模型质量与效果。
为大型语言模型添加安全护栏的 Python 框架。通过输入/输出守卫检测并缓解特定风险，支持从 LLM 生成结构化数据。提供丰富的验证器库，可组合成守卫以拦截模型输入输出。
基于 Kubernetes 的可扩展工作流编排平台，统一数据、ML 和分析栈。支持 Python SDK 构建生产级管道，实现分布式处理与高效资源利用。
基于 Llama-2 的中文大模型，扩展中文词表并增量预训练，支持 4K/16K/64K 超长上下文，开源基座与指令精调模型，兼容主流 LLM 生态工具。
一站式 LLM 数据生成、清洗与准备工具。提供可视化低代码流水线，支持灵活编排，轻松将原始数据转化为高质量训练集。包含 WebUI、技能库及丰富教程。
精选大模型面试题库与系统化论文研读，覆盖从 Transformer 到 LLaMA 的技术演进，助力求职备战与深度学习。
基于 PyTorch 的开源神经机器翻译与大语言模型框架。支持 NMT、LLM、编码器及模型微调，提供 8/4 位量化与 LoRA 适配器。已推出新项目 Eole 作为替代。
Cursor 与 Figma 的 MCP 集成，允许 Cursor Agentic AI 读取设计并以编程方式修改。支持批量文本替换和实例覆盖传播等自动化功能。
无代码 LLM 平台，用于启动 API 和 ETL 管道，以结构化非结构化文档。提供 Prompt Studio 比较 LLM 输出，支持 MCP 服务器、API 部署、ETL 管道和 n8n 集成。云端版含 LLMChallenge 和 SinglePass Extraction 等功能。
支持 GPT、通义千问、文心一言等主流大模型及 Stable Diffusion 文生图、图生图、超分辨率、图片上色的全能型 APP，基于 Flutter 开发，代码完全开源。
个人学习日志，记录构建核心软件工程技能及拓展相邻技术的过程。当前焦点：生成式 AI。包含系统设计、数学、数据结构与算法、数据建模等领域的学习资源与进度追踪。
AI 原生代理与数据平面，用于交付智能体应用。通过统一数据平面，提供编排、模型路由、可观测性与安全护栏，让开发者专注于核心逻辑。支持任意语言与框架，加速生产部署。
基于 TypeScript 的库，利用 LLM 将任意网页转换为结构化数据。支持 GPT、Sonnet、Gemini 等模型，使用 Zod 或 JSON Schema 定义结构，提供全类型安全。基于 Playwright，支持流式处理与代码生成，提供 HTML、原始 HTML、Markdown、文本及图像等多种格式模式。
开源湖仓格式，专为多模态 AI 设计。支持向量搜索、全文检索和随机访问，性能较 Parquet 提升 100 倍。兼容 Pandas、DuckDB、Polars、PyArrow 和 PyTorch。
通过小米 AI 音箱使用 ChatGPT 及其他大语言模型。支持多种 AI 类型，如 ChatGPT、New Bing、ChatGLM、Gemini 等。提供命令行工具，可配置 API 密钥，实现语音交互与 TTS 回答。
高性能企业级 AI 网关，支持 1000+ 模型，50x 优于 LiteLLM，自适应负载均衡、集群模式、防护机制，5k RPS 下延迟 <100 µs。
基于 LLM 的多模态智能体框架，用于操作智能手机应用。通过简化动作空间模仿人类交互，如点击和滑动，无需系统后端访问。支持通过自主探索或观察人类演示学习新应用，生成知识库以执行跨应用复杂任务。
面向复杂系统工程与长周期智能体任务的新一代旗舰模型。最新 GLM-5.2 提供稳定 100 万 token 上下文，采用 IndexShare 架构降低推理成本，并具备多级思考能力以平衡性能与延迟。其编码能力在开源模型中顶尖，在多项基准测试中接近前沿闭源模型。系列模型通过异步强化学习框架 slime 实现高效迭代，在推理、编码与智能体任务上表现卓越。