Torch

Torch是一个开源的机器学习框架，最初由纽约大学团队开发并以Lua语言实现，因其灵活性和强大的张量计算能力在学术研究中广受欢迎。其核心设计以动态计算图为特色，支持交互式调试和直观的模型构建方式，尤其适合深度学习领域的快速原型设计和实验迭代。2017年，PyTorch作为Torch的Python版本正式发布，继承了Torch的灵活性与核心理念，同时依托Python丰富的科学生态（如NumPy）和更广泛的开发者社区，迅速成为主流。PyTorch通过自动微分（Autograd）、GPU加速张量运算以及模块化的神经网络构建接口（torch.nn），为研究人员提供了极致的灵活性和控制力，其动态图机制使得模型调试和修改更为直观便捷。尽管后续版本增加了对生产部署的优化（如TorchScript），但其核心优势始终体现在研究和实验阶段的高效性上。PyTorch现已与TensorFlow并列成为深度学习领域最具影响力的框架之一，被广泛应用于学术研究、工业探索以及各类AI模型的原型开发。

snapfill产品系统

1、项目包含rag部分，表格构建算法，表格填写算法，文档的解析还原算法，表格布局层级的精准识别算法等2、agent的新型架构，基础的ucenter机制，并行算法机制3、lambda分布式架构

310Python人工智能

决断 Decisor · 强化学习+规则混合决策引擎产品系统

1.异步训推架构：训练节点与推理节点解耦，分布式动态经验池，吞吐对比同步架构提升约5x，训练采样无阻塞2.分层决策模型：高层策略网络做战役级规划，底层规则引擎(Drools)做指令落地，二者通过统一状态空间协同3.规则触发优先：检测到强约束关键态势时直接走规则路径绕过RL推理，毫秒级响应4.增量在线

300Python人工智能

Ai客服产品系统

系统内置智能语义识别与多轮对话核心能力，覆盖用户日常业务咨询，问题反馈，自助办理全流程服务。支持智能意图精准判定，自动话术回复，常见问题快速应答，可自动分流客户诉求，无感转人工

460自动化测试云计算

基于langchain、llm的本地化财务助理agent产品系统Vibe Coding

2，财务为各公司的重中之重，必须保证数据的隐私安全。3，基于上述两点，开发本地化大模型为主脑，对500mb以上的大型数据的智能处理，也就是videanalyzer。4，只需要给到agent明确的需求，它就会自动生成相应的查询代码去庞大的数据中处理数据，给出相应的需求报表

370Python人工智能

RAG企业私有知识库问答系统产品系统

本项目从零搭建企业级RAG问答系统，基于Python、FastAPI、LangChain、技术栈开发。核心功能包括：1.多格式文档（PDF/Word）上传与智能清洗切分；2.基于向量数据库的混合检索与Rerank重排，大幅提升检索准确率；3.对接主流大模型，实现流式回答与引用溯源；4.封装标准化后端

541Python人工智能

异构GPU算力云 —— AI Foundation调度器产品系统

模块｜功能说明异构GPU发现与注册｜基于HAMi框架，自动识别NVIDIA、昇腾、寒武纪等不同厂商GPU，上报型号、显存、算力、健康状态智能调度器｜实现Binpack（碎片最小化）、Spread（高可用）、Affinity（数据本地化）、Cost（成本优先）等多种调度策略，支持策略热切CXL内存

390Python人工智能

全域智能 AI 助手（天道系统）产品系统Vibe Coding

AI智能交互：意图理解、多轮对话、本地记忆、知识问答自动化执行：文件处理、数据清洗、日志监控、定时任务、自动修复机器人控制：姿态稳定、PID调优、步态算法、抗干扰平衡私有化部署：本地离线运行、数据安全、不依赖外网系统定制开发：Python全栈、Windows桌面程序、Web管理后台

620Caffe人工智能

AI 智能客服助手产品系统

本项目包含5大核心功能模块：智能问答：支持7x24小时自动回复常见问题，准确率达95%以上多轮对话：可进行上下文理解，处理复杂业务咨询知识库管理：支持商家一键上传产品资料、服务流程，自动生成问答库多渠道部署：可一键嵌入企业官网、微信公众号、微信小程序数据统计：自动统计咨询量、转化率、常见问题等数据，

680HTML5企业服务

多模态保险定损理赔智能体产品系统

我在宏瓴任人工智能工程师期间，带领团队完成了多模态保险定损理赔智能体的第一版本的开发。该智能体可以通过主智能体与子智能体协作的方式，通过集成后台图片识别算法，文字ocr算法，定损逻辑，视频识别与比对算法，完成出险保单的多模态信息整合与损失情况的判别。然后再经过人工确认后，进入谈赔流程，由客服智能体根

630Python人工智能

智能CAD读图、审图助手产品系统

1.智能读图与图纸解析多格式兼容：支持DWG、DXF、PDF、图片等主流图纸格式的自动解析，无需人工转换。图元识别与分类：精准识别图纸中的各类图元，包括墙体、门窗、轴线、尺寸线、标注文本、设备符号、管线等，构建结构化图纸信息模型。图面文字提取（OCR）：高效提取图纸中的文字标注、说明、图名、比例尺等

790Python企业服务

易分析-EAIReport产品系统Vibe Coding

1.智能对话分析•自然语言交互：像聊天一样进行数据分析•上下文理解：理解业务场景和用户意图•实时动态分析：随时调整分析维度和深度•知识沉淀：分析过程和结果可保存复用2.例行报告自动化•定时自动生成：日报、周报、月报、季报自动生成•个性化视图：同一份报告，不同角色看到不同数据•多维度分析：支持趋势分析

500Caffe人工智能

B1差错日报自动汇总与微信推送系统产品系统Vibe Coding

项目包含数据抓取、失败重试、明细清洗、统计汇总、样例输出、日志记录和微信推送等模块。能够自动统计当日记录数、处罚金额、审核状态、主要举报人和责任人，并生成结构化日报。最终结果会以Markdown形式整理后自动推送到微信，方便移动端直接查看，也便于后续扩展为周报、异常告警和业务看板同步。

660Caffe企业服务

木子企业管理系统产品系统

全面的订单管理解决方案，支持订单创建、处理、跟踪和分析，提供多维度查询和状态管理。实时监控库存状况，提供库存预警、库存日志和库存看板功能，支持多维度查询和分析。完整的生产管理解决方案，支持生产计划、任务分配、进度跟踪和质量控制。集中管理客户信息，支持客户分类、标签和互动记录，提供客户价值分析。

590HTML5企业服务

ｍｕｉｘ通用大模型控制面板产品系统Vibe Coding

1.模块：ｌｌｍ服务动作化，可调用来自任何来源的ｌｌｍ、流式录音与活动音区检查、ａｓｒ引擎、ｔｔｓ引擎、调用服务的ｍｃｐ封装（其中的ｃｖ相关检测对比后处理，等内容也是我的工作成品）、同态文件路径树（自动生成别名）以及状态枚举＋聚焦机制　2.所有模块间构成的总系统采取，事件驱动＋异步并行，达到了极高的

620Python人工智能

移民留学小程序产品系统

主要功能模块包括：①首页服务导航，以卡片形式展示海外移民、留学、就业、研学四大板块及对应国家详情页；②智能留学评估系统，用户填写高考分数、年度预算、意向国家等信息，调用后端AI推荐接口匹配合适院校并展示结果；③评估历史记录，支持用户查看历史评估及推荐结果；④个人中心，包含用户注册登录、资料编辑、联系

710Taro企业服务

工业设备声纹故障监测 SaaS 平台产品系统

1.实时监控大屏：基于Vue3开发的可视化仪表盘，实时展示多台设备的运行状态及Mel频谱图。2.智能异常诊断：集成改进版AnoGAN深度学习模型，能自动识别轴承磨损、气蚀等微弱故障信号，无需人工干预。3.多级报警推送：支持根据故障置信度通过短信、邮件或钉钉自动推送分级报警信息。4.历史数据回溯：提供

940Python工业互联网

医疗AI智能体，AI大模型私有化部署产品系统

项目以“应用中心”形式集成多个专项AI智能体，覆盖传染病问答、慢病管理、影像识别、医师考试陪练等核心场景。每个智能体提供精准的交互式服务，例如“个人知识库”支持个性化数据管理，多模态技术则融合文本与影像分析。整体设计突出易用性与专业性，通过分类导航和搜索功能，让医疗人员快速获取智能支持。

750K8S人工智能

电路图元件识别模型产品系统

项目首先基于YOLOv11算法构建高精度电路图元件识别模型，实现电阻、电容、电感、开关管等核心元件的快速定位与方向属性精准判断，解决传统人工解析效率低、方向判断误差大的问题；随后通过标准化中间表示层与模板引擎技术，将识别后的拓扑信息自动映射为可执行的仿真文件，实现从电路图到仿真模型的自动化生成。

1540Python人工智能

**新闻事件态势分析系统产品系统

该平台是一个集成了大语言模型（LLM）与深度学习算法的端到端分析系统。核心功能模块包括：多源数据融合与处理模块、基于知识图谱的上下文检索模块、基于大模型的未来事件生成与推理模块，以及轻量化态势概率预测模块。平台的主要功能是：自动化地从多模态数据中抽取关键事件，利用大模型和图技术进行深度关联分析与未来

1040Flask人工智能

车流分析系统产品系统

1.对过往车辆进行车流分析2.支持多站点、分片区、按时间段统计3.支持货车、汽车、电车分类统计4.支持报表导出功能5.可视化大屏，直观查看数据信息

860Java人工智能

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