一套用於透過量化和剪枝等技術來優化機器學習模型以進行部署和執行的工具套件。

一個基於 PyTorch 的半監督學習統一基準測試，提供涵蓋 CV、NLP 和 Audio 分類任務的 14 種演算法與 15 種任務的實作。

一個為 PyTorch 使用者提供訓練工具與公用程式的函式庫，旨在簡化模型訓練流程。

一個在 Julia 中運行的通用型概率編程系統，可實現可編程的貝葉斯推斷和生成模型的梯度下降式訓練。

一個用於存放 schema、BLOB 和預測結果的 AI 資料儲存庫，提供人工監督與多模態數據標記工具。

一個使用 TensorFlow 與 TensorFlow Probability 進行快速 GPU 加速推論的 Python 函式庫，用於建構高斯過程模型。

一個深度學習執行環境與 REST 伺服器，提供統一的 API 以在影像、文字與表格資料上進行訓練與推論。

Lepton AI 是 NVIDIA 的 Python SDK 與 `lep` CLI，用於管理 DGX Cloud Lepton——部署模型端點、批次作業、開發容器、Ray/Slurm 叢集等——並提供一個客戶端，可將端點呼叫為 Python 函式，以及用於自然語言控制的代理技能。

一個高階的 PyTorch 函式庫，透過彈性的引擎與事件驅動系統，簡化神經網路的訓練與評估。

一個為 JVM 提供全面且高效能的機器學習框架，提供傳統機器學習、深度學習、大型語言模型 (LLM) 以及代理式數據科學 IDE 的工具。

一個來自 DeepMind 的 TensorFlow 2 函式庫，提供簡單、可組合的抽象，用於建構機器學習研究的神經網路。

一個分散式深度學習訓練框架，使單 GPU 訓練腳本能夠輕鬆擴展到 TensorFlow、PyTorch、Keras 和 MXNet 中的多個 GPU 和主機。

為程式碼代理提供訊息與記憶層，支援遠端機器控制、跨 AI 提供商共享上下文，以及監督式交付流程。

一個使用自然語言提示的 AI 驅動網路爬蟲，可發現相關頁面並從網站中提取結構化的 JSON 或 Markdown 資料。

用於 Unicity 錢包操作的模組化 TypeScript SDK，提供安全的代幣轉帳、HD 錢包管理以及透過 Nostr 的去中心化訊息傳遞。

一個用於 AI 代理的結構化回饋與評估平台，允許領域專家審查代理回應，並將這些評審轉化為自動化測試。

一個生產等級的 TypeScript SDK，提供統一的本地介面，用於呼叫跨多個供應商的 300 多個 LLM。

一個多代理框架，透過模擬數千個真實的邊緣案例互動，對話式 AI 代理進行壓力測試，以發現失效點並優化效能。

一個開源、自託管的代理框架，供內部 AI 團隊透過沙箱化的程式碼執行與模型獨立性來建構主權 AI 工作流程。

一個基於 Rust 的高性能嵌入流水線，無需 PyTorch 即可簡化多模態數據到向量資料庫的攝取、分塊與索引過程。

一個生產等級的網頁爬蟲引擎，為 AI 代理與大型語言模型（LLM）提供乾淨的 Markdown 輸出與反機器人繞過功能。

一個狀態機引擎，將 AI 程式編寫轉化為結構化的九階段工程管線，並在多個 AI 工具間提供統一指令。

KerasHub 是一個預訓練模型庫，為文字、圖像和音訊提供熱門 AI 模型的多框架實現，支援 JAX、TensorFlow 和 PyTorch。

一個面向遙測的開源、SQL 原生時序資料庫，採用 Parquet 儲存，支援高吞吐資料攝取與完整解析度歷史資料的長期保留。

一個使用 TensorFlow 驅動的 R 套件，用於透過 MCMC 和最佳化來編寫與擬合可擴展的統計模型。

GeoStats.jl 是一個可擴充的 Julia 框架，用於地理空間資料科學與地統計學建模，提供幾何處理與資料可視化工具。

一個基於網頁的工具，用於瀏覽和比較不同作業系統版本之 Microsoft Windows 二進位檔案的符號、型別和系統呼叫資訊，以協助安全研究。

一個緊湊、具備 schema 能力的 widget 渲染器，適用於聊天 UI，允許 AI 代理使用嚴格的模板語言和大型預建元件庫來生成互動式 UI 元件。

一個將客戶端瀏覽器日誌流式傳送到開發終端或 MCP 伺服器的工具，讓 AI 編碼助手能看見執行時錯誤與日誌。

一個使用 API 金鑰在背景中自動偵測並解決各種類型 CAPTCHA 的瀏覽器擴充套件。

一個支援 GPU 加速與高階網路學習的高效能 Python 庫。

Apache SINGA 是一個分散式深度學習系統，能夠在多台機器上進行大規模神經網路的訓練。

AI Agent 工作合約與可驗證執行的開放協定，確保 Agent 行為經過授權、有證據支持，並由人類正式接受。

一個用於順序推薦的SASRec模型的PyTorch實作，提供一種自我注意方法來預測使用者項目互動。

一個用於訓練AI代理程式玩《寶可夢 紅》的強化學習框架，具備基於坐標的探索獎勵與即時訓練直播功能。

一個輕量級C++17函式庫，提供GPU上的STL風格通用資料結構，以在自訂內核中實現彈性且可靠的資料管理。

一組用於檢視稀疏電路模型的工具與模型，包含一個 Streamlit 儀表板，用於可視化透過剪枝發現的任務特定電路。

一個快速且通用的 Julia 實作的 AlphaZero 演算法，能夠在標準桌面硬體上透過自我對弈訓練組合遊戲的 AI 智慧體。

一個輕量級的 CLI 工具，用於管理 Claude AI 的自訂指令、專案特定設定（CLAUDE.md）與 MCP 伺服器。

一個適用於 DeepSeek Harness 網頁介面的外掛程式，透過 @-mention 系統啟用工作區路徑參照，讓使用者能輕鬆將 AI 代理指向特定檔案與目錄。

一個研究級別的 router 預設設定，適用於 DeepSeek Harness，能自動分類第一個使用者請求，並為 DeepSeek V4 模型注入適當的 persona 與工具組（spec/react/weak）。以零相依性 Cord‑is 插件形式執行，與 dsh‑super‑injector 整合以支援熱重載，並提供 CLI 診斷功能。目前處於開發階段（v1.19.1，2026 年 8 月）。

用於求解帶時間窗車輛路徑問題（VRPTW）的Python實作，支援Solomon基準問題與自訂資料。

一個透過現代化網頁介面追蹤 Ollama 服務可用性、回應時間與 TPS 性能的監控與偵測系統。

一種統一的計算與圖形主機 API 與 C++ 設備語言，支援 CUDA、Metal、OpenCL、Vulkan 與 CPU 的單源程式設計。

一個 Python 庫，讓開發者能直接在 Python 中使用 Airbyte 連接器進行資料移動與 ETL 流水線，無需使用完整的 Airbyte 平台。

一個輕量級、高性能的 WebAssembly 執行階段，為在邊緣裝置和伺服器上執行 LLM、微服務和外掛提供安全的沙箱環境

一個瀏覽器用的去中心化應用 SDK，將錢包身分、私有/共享資料庫、加密檔案儲存與即時通訊工具整合為單一 API。

一個用於非侵入式負載監測（NILM）的資料與評估工具包，提供資料集轉換、預處理與效能指標的工具。