AI 研究与对齐 全量目录

自托管的智能体式搜索与 LLM 知识库，基于你的邮件归档，将多年邮件转化为包含人物、项目、概念与订阅维度的个人 wiki

本地优先、模型无关的 AI 科研工作平台，支持 macOS、Windows、Linux。在一场可审计、可复现的桌面会话里跑完整套研究流程——调研、文献综述、假设、实验代码、分析、出图、成文。

把 27B 模型压缩为单个 8.48 GB GGUF 的三值权重本地模型，面向医疗问答、生物医学检索、编程与通用助手

由 NVIDIA 开发的 AI 智能体技能安全扫描器，可检测技能中的漏洞、恶意模式与安全风险

常驻本地、本地优先的 AI，可观察你的屏幕、记录工作日志，并对你处理过的所有内容提供即时搜索

Experiential Labs 出品的一款 CLI，能把采集到的智能体轨迹蒸馏成更小的模型，用于路由决策。它把"从轨迹中学习"做成可复用的闭环：收集轨迹、训练小模型、在仿真环境中验证、再回流到生产路由。

HyperSAE 是一个机制可解释性引擎，用双曲稀疏自编码器从大语言模型中提取层级化概念本体。在重建误差与损失恢复上均优于扁平 SAE。

ModelMap（modelmap.tech）是一个交互式 3D 可视化工具，把 AI 模型的基准测试分数变成可探索的形状。每个模型在各项公开基准上的表现被渲染成一个「带刺」的 3D 形态——刺越长代表分数越高——数据实时从 Hugging Face 的模型卡片解析而来。它基于一个开源的「3D Graph」库，提供飞行模拟器风格的交互界面（WASD 飞行、鼠标控制视角、点击尖刺缩放、悬停显示工具提示），让你在三维空间里浏览模型数据，而不是盯着静态表格。一个隐藏的星球大战主题小游戏体现了它「让模型分析更有趣」的目标。它是一个免费的、基于浏览器的研究玩具——在建立直观认知上很新颖，但在分数呈现方式上也引来了一些技术批评。