前端工程师 × AI 系统构建者
用 React 把界面做对，用 Python 把算法算对。
深圳，中国 · TypeScript · React · Python 3.13
48 个单文件实验室 · 43 个可复现 ML 系统 · 52 个端到端 AI 系统 · 12 个单文件工具 · 零依赖 · 零构建
白天在企业协同平台重构前端组件；晚上从零手写反向传播、注意力机制和扩散模型。
判断"是否真的懂了"的标准很简单 —— 能不能自己实现一遍，并且留下一条可被独立验证的不变量。
48 个算法实验室（45 个 forge + 3 个 lab），零依赖 · 零构建 · 单文件 HTML。浏览器打开即运行，Node 无头自检全绿。
不是调库 Demo。每个 forge 都留了一条能被交叉验证的硬标准：解析解对数值解、暴力枚举对贪心、KKT 互补松弛、Bellman 残差收敛……
| 领域 | 代表项目 | 验证的不变量 |
|---|---|---|
| 深度学习 | nn-forge · attn-forge · transformer-forge · diffusion-forge | 梯度检验 maxRelErr ≈ 1e-7 |
| 强化学习 | az-forge（AlphaZero 自对弈）· cartpole-forge（PPO）· rl-forge · mcts-forge（MCTS/UCT） | Bellman 残差 → 0 |
| 概率与推断 | gmm-forge · hmm-forge · vi-forge · mcmc-forge | 对数似然 / ELBO 单调不降 |
| 数值线代 | pca-forge · nmf-forge · ica-forge · gp-forge | ‖Av − λv‖ ≈ 1e-15 |
| 经典算法 | astar-forge · avl-forge · rs-forge · svm-forge | 堆序不变量 · KKT 互补松弛 |
展开全部 48 个实验室 →
深度学习与生成（9）
nn-forge— MLP 反向传播，实时梯度可视化attn-forge— 手写缩放点积自注意力 + 因果掩码 + 多头 + 正弦位置编码transformer-forge— mini-GPT 实验室，浏览器内训练transformer-forge-v2— decoder-only 因果 Transformerdiffusion-forge— DDPM 前向闭式解 / 后验公式 / DDIM 采样ddpm-forge— DDPM v2，31+16 项不变量全绿denoise-forge— U-Net + FiLM 时间条件的图像 DDPMword2vec-forge— skip-gram + 负采样，king-man+woman=queen 类比bpe-forge— 字符级 BPE 分词器实验室：从零训练 / 可视化 / 数学不变量验证
强化学习与决策（5）
az-forge— AlphaZero 自对弈 + MCTS，浏览器内学会 Connect-4cartpole-forge— PPO：手写 CartPole 物理 + GAE + 裁剪代理目标rl-forge— Q-learning，与 Value Iteration 交叉验证gridworld-rl-lab— 价值迭代 vs Q-learning 同屏对比mcts-forge— 蒙特卡洛树搜索 UCT 实验台，与 Minimax 交叉验证，10/10 无头自检全绿
概率模型与推断（7）
gmm-forge— GMM + EM，责任度与权重守恒hmm-forge— 前向-后向 / Viterbi / Baum-Welchvi-forge— 平均场 CAVI，ELBO 闭合形式mcmc-forge— Metropolis-Hastings / HMC / Ising Gibbskalman-forge— KF / 信息滤波 / RTS / 粒子滤波gp-forge— 高斯过程回归：Cholesky 推断 + 边际似然解析梯度ot-forge— 熵正则最优传输 / Sinkhorn
数值线代与无监督（5）
pca-forge— 雅可比特征分解，幂迭代交叉验证nmf-forge— Lee-Seung 乘法更新 + ALSica-forge— FastICA：白化 + 定点迭代kmeans-forge— k-means++ / Lloyd，1D 精确 DP 对照spectral-forge— 谱聚类 Ng-Jordan-Weiss + Lanczos 三对角化
经典算法与数据结构（8）
astar-forge— A*，堆序不变量 + BFS 交叉验证avl-forge— AVL，全不变量自校验tree-forge— 决策树 + 随机森林，根分裂增益暴力枚举对照sort-forge— 6 种排序逐帧可视化 + 比较/写入次数实测sudo-forge— 数独生成/求解，唯一解保证rx-forge— 正则铁路图，Thompson NFAmaze-forge— 迷宫生成与寻路可视化rs-forge— GF(256) Reed-Solomon 纠删码
几何 · 物理 · 信号（11）
fourier-forge— 傅里叶本轮路径绘制orbit-forge— 2D n-body，速度 Verlet，动量严格守恒ray-forge— 光线追踪：相交几何与光照自检ray-forge-v2— Whitted 风格光线追踪：反射 / 折射 / Fresnel / 多重采样 AAkoch-forge— Koch 雪花分形ant-forge— Langton ant 元胞自动机cellular-lab— 元胞自动机：2D 生命游戏 + 1D 初等规则（Rule 0–255）life-forge— 康威生命游戏 B3/S23synth-forge— WebAudio 合成器，采样数学自检gravity-forge— Barnes-Hut 四叉树 N 体引力，三体8字轨道/星系对撞，Verlet 辛积分wave-forge— 一维含时薛定谔方程，手写 Crank-Nicolson，对照解析解
机器学习基础（3）
svm-forge— SMO / KKT / 核技巧，2D 硬间隔最优性证书tinyml-lab— 带动量的 MLP，决策边界实时可视化forest-forge-v2— Random Forest 集成树：CART + Bagging + OOB + 特征重要性
43 个模块化 ML 系统（Python），复用顶级开源（scikit-learn / PyTorch Geometric / LightGBM / Optuna / FAISS……），每套都带纯 numpy 离线兜底与基线对照，CPU 可跑、可复现。
表格 · 监督学习（6）
tabulaforge— 自动化表格机器学习：XGBoost + LightGBM + Optuna，sklearn 兜底rankforge— Learning to Rank：LightGBM lambdamart + XGBoost rank:ndcg + 纯 numpy RankNetcvforge— 基于特征的图像分类：scikit-image / OpenCV 特征 + macro-F1 / NMI / ARIintentforge— 置信校准级联路由（C3R）文本分类，CPU-onlyfeatforge— AutoML 特征工程：相关性引导合成 + mRMR/前向选择，聚合精度 +22.5%featureforge— 特征工程 × 选择器融合（FEFFuse）：多管线合成 + 选择器共识
图与表征学习（6）
graphforge— GNN 节点分类：PyTorch Geometric（GCN/GAT）+ 纯 numpy 离线兜底nodeforge— 可复现 GNN 节点分类基准：验证集调优的多通道架构graphforge-linkpred— faithful node2vec 链接预测，纯 numpy 实现graphrepforge— 图表征学习基准：节点分类 / 链接预测heteroforge— 同质感知自适应路由（HAAR）图表征学习clusterforge— 聚类系统：共识集成 EAC 旗舰，纯 numpy 离线兜底，确定性可复现
因果 · 概率 · 不确定性（6）
causalforge— 因果推断：交叉拟合 DML（LightGBM/XGBoost）估计 ATE，含 OLS/PSM 基线dagforge— 确定性因果发现：NOTEARS 旗舰 + PC + 离线兜底gaussforge— 高斯过程 + AutoKernel 核结构搜索（Optuna）oodforge— 分布外检测与置信度校准：CGOR 门控路由 + 选择性预测弃权带survforge— 生存分析：Cox / spline-Cox / XGBoost AFT，C-index 加权评测chainforge— 贝叶斯后验推断工具箱：NUTS / ADVI / Laplace + 旗舰 VarioNUTS（变分预条件 + 诊断门控 + 诚实回退）
时序 · 推荐 · 检索（9）
chrono-forge— 时间序列预测：statsmodels/pmdarima + 残差堆叠集成tsforge— 时间序列预测：M4 指标 + 滚动原点基准，零下载可跑 demochangeforge— 变化点检测（CPD）：ConStab-CPD 共识集成 + 纯 numpy 离线兜底recforge— 隐式反馈推荐基准框架recoforge— 混合协同过滤：手写 WRMF-ALS + implicit SOTA 后端vecforge— 文档向量检索与聚类：FAISS + scikit-learn 兜底visionforge— CPU-only 以图搜图（CBIR）：AMDF 自适应多描述子voiceforge— 语音/音频 ML：librosa / whisper / speechbrain，纯 numpy 兜底，21 单测全绿riverforge— 在线学习/概念漂移：旗舰 DriftForge 漂移感知集成，scikit-learn/river 复用
决策 · 优化 · 进阶范式（10）
activeforge— 主动学习：5 查询策略（不确定性/QBC-BALD/核心集等）× 5 数据集banditforge— 上下文老虎机 + 离线策略评估 OPE：LinUCB / LinTSofflineforge— 离线强化学习 + OPE：BC / CQL-lite / FQE，六种估计器对照 DP 真值tabularofflineforge— 表格 MDP 离线 RL：FQI / CFQI + FQE / WIS，精确真值为金标准fedforge— 联邦学习：FedAvg / FedMedian / FedTrimmedMean，Dirichlet 非独立同分布neuroforge— 深度强化学习训练：Gymnasium + SB3 + Optuna，纯 numpy DQN 兜底optiforge— 组合优化套件：TSP / 背包 / 指派，OR-Tools + 自研基线onlineforge— 流式/增量学习：river + scikit-learn + 纯 numpy 离线兜底synthmind-forge— RCG-NAS：递归批判引导的神经网络架构搜索mooforge— 多目标 EMO 工具箱：旗舰 AHVA-MOEA 自适应进化多目标优化
可解释 · 迁移 · 半监督（5）
explainforge— 模型无关特征归因（XAI）：纯 numpy KernelSHAP / LIMEdomainforge— 域适应：CORAL / TCA / JDA / KLIEP 纯 numpy + SAFuse 融合gacsforge— 半监督 GACS：图-树混合类平衡自训练，macro-F1 超最强基线 +0.0536（3 seeds）anomalyforge— 模块化异常检测：PyOD + scikit-learn + numpy 兜底conformforge— 全栈共形预测基准：11 方法 × 10 数据集 × 双后端(numpy/MAPIE)，CAFuse 旗舰，覆盖率硬保证
全家桶（1）
forgestack— 本地可运行 AI 系统：复用 forest / spectral / bpe 三引擎 + 向量检索，41 单测
| 项目 | 是什么 |
|---|---|
| glassbox | 可解释的离线 RAG 引擎 —— BM25 + dense + RRF + rerank，每个环节都可查证 |
| loom | MCP 原生的本地智能体运行时 —— Ollama / MCP / crawl4ai 组装成真正会干活的 Agent |
| aetheros | 默认拒答无出处断言的 Agent Runtime |
| tekmor | 证据锚定的 RAG 知识库，配套单文件控制台 |
| dialectica-ai | 辩衡 —— 证据锚定、可证收敛的多智能体审议推理 |
| evolver | 智能体自进化层 —— 技能 / 踩坑蒸馏 + 对照组基准 |
| aurora | 纯本机 CPU 推理的自主智能体（llama.cpp + Qwen2.5 + RAG + ReAct） |
| hyperion-ai | 双引擎 AI 系统：Python 训练 / TS 零依赖推理 |
| morningstar-ai-collab | 可自托管的 AI 原生团队协作平台，全栈 TypeScript |
展开其余 43 个端到端系统 →
本地优先 RAG 系统（9）
worldai— 本地优先、CPU 可跑、一键复现的 RAG + Agent 平台worldai-nexus— 入库 → 混合检索 → 工具路由 → 生成；默认零依赖 Mock，可切 OpenAI 兼容 / GGUFworldai-rag— faiss + BM25 混合检索 / ONNX 重排 / GGUF 本地推理worldai-stack— FastEmbed(ONNX) / FAISS / Rank-BM25 / llama.cpp，模块只依赖 Protocolworldrag— CJK 单字+双字 BM25（零依赖 tokenizer）+ 向量双路召回，独立索引评测 recall@k / MRRstarlight-ai-stack— 摄取 → 混合检索 → 引用生成，无 GPU 的 Windows 机器上可全程跑通starlight-rag— BM25 + 向量双路召回 RRF 融合；重排权重封顶 50%，免 GPU、无 torchnovamind— 协议优先、离线可验的端到端 RAG Agentnovamind-rag— FAISS + BM25 双路召回，ONNX cross-encoder 按 0.3 加权融合，带 AST 安全计算器
模块化 AI 系统与平台（17）
aether-ai-core— 把「文档摄取 → 向量召回 → 生成 → 工具调用」切成 10 个职责单一的模块aether-ai-core-v2— 晨星智核 v2：默认栈零重依赖，Chroma / FAISS / vLLM·Ollama 以适配器即插即用atlas-ai-stack— 混合检索 + 守卫式跨域问答chenxing-ai-stack— 覆盖「摄入 → 向量化 → 召回 → 重排 → 编排 → 推理 → 服务 → 观测」全链路helix-ai-engine— Provider-agnostic 编排引擎：RAG + 工具型 Agent，模块间只走接口契约lumen-ai— 抽象接口编排 Ollama / FAISS / FastAPI / Gradio，每模块带 Mock，后端可插拔morningstar-ai— 晨星 AI · 模块化 RAG + Agent 系统原型nebula-ai-core— 11 个 AI 功能模块，每块 = Protocol 接口 + 默认实现；默认后端零依赖离线可跑nebula-ai-stack— 无 GPU、15GB 内存的 Windows 上跑通「文档 → 检索 → 重排 → 引用生成 → 评测」全链路nexus-ai-core— 能力中台：模型网关 / 检索 / 智能体 / 工作流 / 记忆；无 Key 无网无 GPU 时离线降级nexus-ai-platform— NexusAI 平台：模型网关 / 知识检索 / 智能体novaai-stack— 零依赖默认的 RAG + ReAct Agent，ingest / embed / vectorstore / rerank / llm 等十个模块quasar-ai-runtime— 混合检索 + 工具调用智能体 + 证据绑定回答；离线档零模型零网络全绿starforge-ai— 模块只依赖 ABC 抽象接口，内置确定性 Mock 后端，零网络零密钥即可跑通端到端stellar-ai-core— 以「单一职责 + 清晰接口 + 能力注册表」组织能力，模块只经抽象契约通信stellar-ai-stack— 零依赖离线可跑：mock LLM + BLAKE2b 哈希嵌入 + 内存余弦索引 + IDF 重排stellar-ai-workbench— 桌面 AI 工作台：模型网关（故障转移 + Mock）、可插拔 RAG、智能体编排、记忆
可自证 · 证据锚定（4）
aether-research— 可审计的深度研究 Agent —— 逐字引用校验veritas-ai— 不变量优先、可自进化的 Agent 运行时 —— 把「正确性」从测试环节提升到架构层aletheia-cognition— 推理时计算 Scaling 引擎（本地 RAG + inference-time compute）stellar-nexus— 检索增强 + 自适应链路路由 + 断言级归因校验 + 智能体闭环 + 评测门禁
Agent 运行时（1）
aetherflow— 持久、可观测的通用 AI Agent 运行时（TypeScript）
应用平台与服务（3）
ai-platform-agent-rag— LangGraph 编排 Agent + Chroma 知识库 + FastAPI 网关 + 单文件 WebUIai-rag-platform— FastAPI + Qdrant + Ollama + React 的 RAG 问答平台ai-llm-api— FastAPI + llama-cpp-python 本地 LLM 推理服务，镜像自动推 ghcr.io
工程基建（1）
repo-hygiene-gate— 最小仓库卫生门禁 · CI 冒烟验证模板
新锐 RAG 与智能体系统（8）
zhishu— 智枢：本地优先、混合推理的企业级 AI 知识中枢与智能体平台，Web/API/CLI 三形态phosphor-ai-stack— 端到端检索增强智能体平台：摄入 → 分块 → 向量化 → 混合检索 → 重排 → 多智能体ragnext— 模块化 RAG：FAISS / sentence-transformers / ragas 评测，CPU 可跑、一键复现zhi-rag— ZhiDa 多模态 RAG 引擎：BM25 + dense + RRF 混合检索，LLM 可插拔cxrag— CxRAG 混合检索增强问答引擎：离线 / CPU / 模块化 / 一键复现aurora-rag— 模块化、可插拔、CPU/离线可运行的 RAG 系统helios-ai-stack— 分层架构 RAG：Protocol 可注入、三档 profile、可量化评测基线astraea-ai-system-qhui1— Astraea：自演化多智能体 AI 系统内核
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| 前端 | React · TypeScript · Vite · 手写单文件 HTML/CSS/JS |
| 后端 | Python 3.13 · FastAPI |
| AI | 从零手写的神经网络实现 · 混合检索（BM25 / dense / RRF / rerank）· llama.cpp · Ollama · MCP · ONNX / GGUF |
✦ 天黑前把活干完，天亮时把结果交出去。