智能文档管理和安全云存储，让您轻松访问、分享和保护数字文档。
Docaroo是一款智能文档管理工具，通过AI技术帮助用户组织、访问和保护数字文档。其安全云存储和智能提醒功能让用户更轻松地管理重要文件。
强大的网页抓取能力，支持多种客户端。
Firecrawl MCP Server 是一款集成了强大网页抓取功能的插件，支持多种 LLM 客户端如 Cursor 和 Claude。它能高效地抓取、搜索和提取网页内容，并提供自动重试及流量限制等功能，适合开发者和研究人员使用。该产品具有高度的灵活性与可扩展性，可用于批量抓取和深度研究。
白板应用，作为在线 IDE，便于绘图和编码。
pad.ws 是一个白板应用程序，它将绘图和编码环境结合在一起。用户可以在浏览器中绘制、构思并与团队协作，支持直接访问终端和 VS Code。适用于任何设备，具有无缝工作流，是开发者和设计师理想的工具。该项目处于早期开发阶段，目前提供免费的 Ubuntu 开发环境，且无需复杂设置。
HiPixel 是一款用于 AI 驱动的图像超分辨处理的 macOS 桌面客户端应用。
HiPixel 是一款原生 macOS 应用程序，专为图像超分辨率处理而设计。它利用 Upscayl 的 AI 模型，提供高质量图像放大功能，且通过 GPU 加速实现快速处理，适合需要图像处理的设计师和摄影师。该产品在 macOS 平台上运行流畅，支持多种图像格式，并提供便捷的文件夹监控功能。HiPixel 的定位为高效的图像处理工具，旨在提高用户的工作效率。
Baklib 是一款企业级数字内容体验云平台。
Baklib 是一款 All in Content 的企业级云平台，帮助企业一站式管理数字内容，实现多场景的数字体验。它采用独特的三层架构，将资源库、知识库和应用库无缝连接，显著提升企业的数字化效率和用户体验。Baklib 致力于为企业提供 AI Ready 的知识库建设，确保所有数字内容可视、可管、可用。适合希望提升数字资产管理和客户体验的企业。价格方案灵活，支持免费试用。
SpatialLM 是一个用于空间理解的大语言模型。
SpatialLM 是一个专为处理 3D 点云数据设计的大型语言模型，能够生成结构化的 3D 场景理解输出，包括建筑元素和对象的语义类别。它能够从单目视频序列、RGBD 图像和 LiDAR 传感器等多种来源处理点云数据，无需专用设备。SpatialLM 在自主导航和复杂 3D 场景分析任务中具有重要应用价值，显著提升空间推理能力。
WoolyAI 是一种通过解耦 CUDA 执行与 GPU 来实现无限制 AI 基础设施管理的技术。
WoolyAI 是一种创新的 AI 基础设施管理技术，通过其核心产品 WoolyStack，实现了将 CUDA 执行从 GPU 解耦，从而打破了传统 GPU 资源管理的限制。该技术允许用户在 CPU 基础设施上运行 Pytorch 应用，并通过 Wooly 运行时库将计算任务动态分配到远程 GPU 资源。这种架构不仅提高了资源利用率，还降低了成本，并增强了隐私和安全性。其主要面向需要高效 GPU 资源管理的企业和开发者，尤其是在云计算和 AI 开发场景中。
AI 驱动的 CUDA 代码优化平台，快速提升 GPU 性能，无需手动优化复杂代码。
RightNow AI 是一个创新的 AI 驱动的 CUDA 代码优化平台，旨在帮助开发者快速提升 GPU 性能。它通过强大的 AI 技术，自动分析 CUDA 内核，识别性能瓶颈，并生成优化后的代码，相比手动优化，大大节省了时间和精力。该平台支持多种优化策略，如共享内存利用、线程协作、循环展开等，可实现高达 4 倍的性能提升。其主要面向需要高性能 GPU 计算的开发者和企业，尤其是那些缺乏专业 GPU 优化知识的团队。RightNow AI 提供多种付费计划，包括按需付费、开发者、专业和企业套餐，满足不同规模用户的需求。
专为 AI 设计的 GPU 云平台，提供高性能基础设施和全天候支持。
CoreWeave GPU 云计算是一个专为人工智能工作负载打造的云平台，提供灵活且高效的 GPU 集群，能够满足企业在大规模计算和存储方面的需求。它的主要优势包括极高的性能、可靠性和可扩展性，适合各种 AI 应用场景。通过 CoreWeave，用户能够显著降低云成本，同时提升服务响应速度，是 AI 创新的理想选择。
Flux 是一个用于 GPU 上张量/专家并行的快速通信重叠库。
Flux 是由字节跳动开发的一个高性能通信重叠库，专为 GPU 上的张量和专家并行设计。它通过高效的内核和对 PyTorch 的兼容性，支持多种并行化策略，适用于大规模模型训练和推理。Flux 的主要优点包括高性能、易于集成和对多种 NVIDIA GPU 架构的支持。它在大规模分布式训练中表现出色，尤其是在 Mixture-of-Experts (MoE) 模型中，能够显著提高计算效率。
Wan2GP 是一个优化后的开源视频生成模型，专为低配置 GPU 用户设计，支持多种视频生成任务。
Wan2GP 是基于 Wan2.1 的改进版本，旨在为低配置 GPU 用户提供高效、低内存占用的视频生成解决方案。该模型通过优化内存管理和加速算法，使得普通用户也能在消费级 GPU 上快速生成高质量的视频内容。它支持多种任务，包括文本到视频、图像到视频、视频编辑等，同时具备强大的视频 VAE 架构，能够高效处理 1080P 视频。Wan2GP 的出现降低了视频生成技术的门槛，使得更多用户能够轻松上手并应用于实际场景。
SkyPilot RAG 是一个基于 SkyPilot 的检索增强生成系统，用于处理大规模法律文档搜索和分析。
SkyPilot RAG 是一个结合了向量搜索和大型语言模型的检索增强生成系统。它通过语义搜索和智能问答，为法律专业人士提供高效的信息检索和分析工具。该系统基于 SkyPilot 构建，能够管理基础设施并高效利用计算资源，支持在任何云环境或 Kubernetes 上部署。其主要优点包括高准确性、上下文感知能力和可追溯性，能够显著提高法律文档处理的效率和可靠性。
GeeLark 是一款专注于 TikTok 账号管理与自动化运营的云手机工具。
GeeLark 是一款为 TikTok 跨境电商运营和账号管理设计的云手机工具。它通过云手机技术，为用户提供独立的设备环境，支持多账号管理、自动化运营等功能。其主要优点包括降低运营成本、提高账号安全性以及提升运营效率。GeeLark 针对 TikTok 运营的复杂性和风险，提供了一种高效、安全的解决方案，帮助用户在竞争激烈的 TikTok 市场中脱颖而出。产品提供免费试用，适合不同规模的运营团队和个体运营者。
为云开发运维提供AI辅助工具，实现成本实时分析、配置优化与基础设施代码生成。
Infra.new 是一款面向云开发运维的AI辅助工具，通过实时成本分析、配置优化和基础设施代码生成等功能，帮助用户高效管理云基础设施。它支持多种云平台，如AWS、GCP等，能够自动生成Terraform配置，并提供架构可视化和成本优化建议，确保用户在部署前做出明智决策。该工具主要面向开发者和运维人员，旨在提高工作效率、降低成本，并保证基础设施的安全性和可靠性。
提供全球最便宜的GPU云服务，助力自托管AI/ML开发。
Thunder Compute是一个专注于AI/ML开发的GPU云服务平台，通过虚拟化技术，帮助用户以极低的成本使用高性能GPU资源。其主要优点是价格低廉，相比传统云服务提供商可节省高达80%的成本。该平台支持多种主流GPU型号，如NVIDIA Tesla T4、A100等，并提供7+ Gbps的网络连接，确保数据传输的高效性。Thunder Compute的目标是为AI开发者和企业降低硬件成本，加速模型训练和部署，推动AI技术的普及和应用。
TensorPool 是一个简化机器学习模型训练的云 GPU 平台。
TensorPool 是一个专注于简化机器学习模型训练的云 GPU 平台。它通过提供一个直观的命令行界面（CLI），帮助用户轻松描述任务并自动处理 GPU 的编排和执行。TensorPool 的核心技术包括智能的 Spot 节点恢复技术，能够在抢占式实例被中断时立即恢复作业，从而结合了抢占式实例的成本优势和按需实例的可靠性。此外，TensorPool 还通过实时多云分析选择最便宜的 GPU 选项，用户只需为实际执行时间付费，无需担心闲置机器带来的额外成本。TensorPool 的目标是让开发者无需花费大量时间配置云提供商，从而提高机器学习工程的速度和效率。它提供个人计划和企业计划，个人计划每周提供 $5 的免费信用额度，而企业计划则提供更高级的支持和功能。
DeepEP 是一个针对 Mixture-of-Experts 和专家并行通信的高效通信库。
DeepEP 是一个专为混合专家模型（MoE）和专家并行（EP）设计的通信库。它提供了高吞吐量和低延迟的全连接 GPU 内核，支持低精度操作（如 FP8）。该库针对非对称域带宽转发进行了优化，适合训练和推理预填充任务。此外，它还支持流处理器（SM）数量控制，并引入了一种基于钩子的通信-计算重叠方法，不占用任何 SM 资源。DeepEP 的实现虽然与 DeepSeek-V3 论文略有差异，但其优化的内核和低延迟设计使其在大规模分布式训练和推理任务中表现出色。
FlashMLA 是一个针对 Hopper GPU 优化的高效 MLA 解码内核，适用于变长序列服务。
FlashMLA 是一个针对 Hopper GPU 优化的高效 MLA 解码内核，专为变长序列服务设计。它基于 CUDA 12.3 及以上版本开发，支持 PyTorch 2.0 及以上版本。FlashMLA 的主要优势在于其高效的内存访问和计算性能，能够在 H800 SXM5 上实现高达 3000 GB/s 的内存带宽和 580 TFLOPS 的计算性能。该技术对于需要大规模并行计算和高效内存管理的深度学习任务具有重要意义，尤其是在自然语言处理和计算机视觉领域。FlashMLA 的开发灵感来源于 FlashAttention 2&3 和 cutlass 项目，旨在为研究人员和开发者提供一个高效的计算工具。
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