人工智能

yunche-memory-tools是为AI伴侣/Agent设计的双核记忆与人格系统工具集。大核负责对话期间的实时处理,小核(core-loop.js)在后台捕捉对话细节并写入记忆。memory-grow.js自动提取记忆并标注情感权重,memory-recall.js实现本地语义搜索,不依赖外部

1.赏金任务扫描与分析：自动扫描GitHub多个仓库的悬赏issue，按金额、技术栈、难度智能排序2.跨语言编码引擎：根据任务描述自动生成符合代码规范的功能实现，覆盖Python/Java/Rust/Node.js3.CI/CD自动验证：每个PR提交前自动运行测试和代码检查，确保一次性通过4.多仓库

1.AI聊天引擎：支持流式响应、Markdown渲染、多模型切换、温度与Token参数调控，对话历史管理。2.JWT用户认证：完整的注册/登录体系，bcrypt密码哈希，个人信息与密码管理。3.工作台仪表盘：对话/文件/知识库计数统计，服务健康监控卡片（FastAPI/PostgreSQL/Redi

面向端侧推理的大语言模型知识蒸馏实验项目。选型CogLang——一个面向用药安全领域的专用大模型作为教师模型，通过激活迁移和层剪枝技术将其核心能力压缩为学生小模型，目标是在药名识别和相互作用判断任务上保持90%以上准确率的同时将推理延迟降低至端侧可接受范围。技术路线包括：教师模型特定层的激活值提取与

1、项目有哪些具体功能模块跨平台推理适配模块、五层防误唤醒检测模块、模型加载解析模块、音频梅尔频谱转换模块、多唤醒词并行识别模块。2、项目的主要功能描述支持加载各类框架导出的ONNX唤醒词模型，内置五层独立可控防误触发检测逻辑，搭配倍率、阈值、置信度可视化调节；一套代码兼容ESP32、Android

TouchLabel是一个开源的触觉传感器数据标注与分析Python工具包，面向机器人触觉感知研究社区。目前支持4种主流触觉传感器（GelSight、DIGIT、Paxini、Daimon）的数据加载、可视化标注和跨传感器特征提取。核心功能模块：统一数据加载器：一行代码加载不同传感器数据，自动识别格

数据规模：从70,000+封原始邮件中按业务规则智能筛选出7,000+封有效邮件，构建7,800+结构化事件、21,000+服装术语词条、10,000+节点知识图谱，覆盖1,100+服装款号；三模型微调数据2,000+条（SFT+DPO）。系统架构支持横向扩展，术语RAG/邮件事件RAG/知识图谱/

从零构建一个全新的、与现有所有AI架构无关的类脑认知系统。不预设任何功能模块，模拟大脑皮层的Pr-Al分子梯度轴，让网络在与环境和任务的交互中自发分化出不同功能区域。核心创新创新 说明 人脑对应层级预测编码 4层网络，每层独立预测，预测误差驱动学习 皮层分层结构（V1→V2→V4→IT）Pr-Al功

Namemeaning:Fed:federatedlearning.Fuse:fusedCUDAoperatorsthatcombinemultipleFLserver-sidestepsintooneoptimizedprimitive.联邦融合算子库:面向联邦学习服务端的CUDA融合算子库。Th

基于FastAPI构建统一的3D程序化内容生成（PCG）服务框架，当前集成Infinigen模块，支持同步/异步生成多种3D资产采用Pydantic全量数据校验，自动生成Swagger/ReDoc交互文档，设计模块化路由架构以便快速接入新的PCG引擎支持环境变量驱动配置，提供Docker一键部署方案

设计并实现面向"长程自主行为"的Agent运行时，核心创新在于"潜意识生成"原语：Agent无需连续人工Prompt，可自主合成内部目标、持续积累记忆支持三种运行模式：ReverieMode（自主探索）、LucidMode（交互问答）、MurmurMode（混合模式），基于FastAPI+WebUI

BinanceEventContractAssistant是一个基于Python的事件合约概率评估与辅助决策系统，主要用于分析BTC/ETH在指定时间窗口内触碰目标价格的概率。系统通过采集永续合约行情、K线、盘口和技术指标数据，构建历史事件标签与多维度特征，并结合概率统计、机器学习模型和风控规则，输

TelegramAIBot是一个基于Python的AI绘图与自动化任务机器人，主要用于在Telegram中接收用户指令，并将用户提交的文本需求转化为AI绘图任务或自动化处理任务。用户可以通过聊天窗口发送提示词、风格要求和生成参数，机器人负责解析指令、提交任务、监听执行状态，并在生成完成后将结果自动返

共土COMMONSOIL是一个基于AI的双人关系记录与情绪花园系统，面向情侣、朋友或亲密关系中的双人日常记录场景。用户可以每天填写个人记录、情绪状态以及想传递给对方的话，系统支持原话传递和AI转译传递两种方式，既保留真实表达，也可以通过AI将情绪化内容转化为更温和、清晰的表达。项目主要功能包括用户注

#ClassificationPost-ProcessingforHawk##OverviewAgenericONNXclassificationblockthatrunsafteranomalydetectioninHawk'spost-processingpipeline.Itclassifie

团队级OpenClaw工作空间管控平台支持用户、工作区、模型及运行时统一管理实现用户隔离运行时、多模型接入与一键部署适配Docker、K8s环境，便于企业级部署使用

本项目是一个基于KaggleNotebook开源的深度学习实验项目，主要围绕ABNetwork与TransformerBase等模型方案进行训练效果对比与验证。项目包含数据读取与预处理、特征整理、模型构建、训练参数配置、实验过程记录、指标评估与结果比较等模块，能够用于复现实验流程、分析不同网络结构的

–使用Pandas,NumPy和TensorFlow/Keras构建端到端分类模型，预测泰坦尼克号乘客的生存情况。–进行了全面的探索性数据分析(EDA)和特征工程（处理缺失值、编码性别/登船港口/舱位等级），并使用Matplotlib和Seaborn可视化了关键生存因素。–通过Gemini辅助的超参

微调Yolo目标检测算法检测FPS游戏中的人物实现自瞄。从架构设计到算法训练，再到实机调试优化，最后到部署代码都是独立完成。在github上有120颗star以及多个fork。

⚫拆解vLLM核心架构，掌握PagedAttention、两阶段推理等LLM推理核心技术，基于nano-vllm开展端到端性能优化。⚫重构CUDAGraph实现逻辑，解决大batch场景适配缺陷，实现推理吞吐量提升11.3%，显存占用降低29.2%。