与其调用黑盒，不如自己写一遍。
零依赖神经网络框架 axon 的作者。
我做东西关注同一件事：把底层原理摊开写清楚，并且证明它是对的。
axon · 零依赖神经网络框架
自动微分、张量运算、卷积、层、优化器与训练循环，全部手写。同一份代码在浏览器和 Node.js 里都能跑。
| 依赖 | 测试 | 最新版本 | matmul 512×512 |
|---|---|---|---|
| 0 | 114 | v0.3.1 | 2.36 GFLOP/s |
核心主张是梯度可验证：每个算子都自带有限差分对照，梯度错了立刻暴露，而不是「跑起来没报错就算对」。这个机制抓到过三个静默 bug——前向传播完全正确，只有数值梯度能发现权重在错误地训练。
v0.3.0 补齐了 LayerNorm、Embedding、MultiHeadAttention、TransformerBlock 和 GELU。新增的梯度回归测试又抓到过一个只在 gamma 开启时出现的 LayerNorm 反向错误。
v0.3.1 转向「让新人能自己跑起来」：浏览器示例、可直接运行的示例脚本、入门指南与框架对比，全部零安装可复现；测试数随后涨到 114。
性能上坦白说比 TensorFlow.js 慢一个数量级，这是刻意的取舍：数据存在 Float64Array 里，但计算是标量 JS 循环，没有 WASM、没有 SIMD、没有算子融合。换来的是每一行都能读懂。适合学习原理，不适合训 ResNet。
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ctxgauge · 上下文体检
2026 年做 agent，成本不在模型调用，而在塞进窗口的东西。这个工具只量能算准的三件事：多少内容是完全重复的（可证明）、多少是被改写过的近重复（5-gram Jaccard 算出来的）、以及那些「必须 / 不得」的硬约束落在了哪个位置——中段正是模型最容易忽略的地方。
它明确不猜 token 数：没有对应模型的 tokenizer 就给数字是不负责任的。也不替你决定删哪一段。
和 axon 是同一种做法：把黑盒摊开，只报能验证的部分。
surfacecheck · 攻击面体检
2026 年 10 月 PingCAP 那起入侵，攻击方声称的入口不是 0day，而是仓库里躺着的云凭据。这个工具就是冲着这条链路做的：一条命令看三处——仓库里的明文凭据（连 git 历史一起）、线上 TLS 证书、HTTP 安全响应头。
核心是那个「连历史一起」：只扫工作区等于给自己发一张假的安全证明，因为三年前那个已经删掉的 commit 依然在，git clone 一次就全拿到了。演示脚本会现场造一个「泄露过又被修好」的仓库，让你看到工作区干净、历史里还躺着三把 key 的差别。
报告里的密钥是打码的——报告本身不能变成新的泄露源。不分级给「评分」，只有三档，每一档写清楚不修会怎样。
| 依赖 | 测试 | 凭据规则 | Node |
|---|---|---|---|
| 0 | 96 | 14 条 | ≥ 20 |
rope-embedding · 零依赖旋转位置编码
axon 有 MultiHeadAttention 和 TransformerBlock，但一直没有位置编码——这个补上缺的那块。RoPE 出自 RoFormer，现在是开源大模型的默认选择。
从数学定义手写，不引入任何张量库。内置性质自检：正交性、范数保持、相对位置不变性全部数值验证，误差触到双精度机器 epsilon。
| 依赖 | 测试 | 自检最大偏差 |
|---|---|---|
| 0 | 48 | 2.22e-16 |
两种配对约定（half / interleaved）都实现——接错会静默出错，因为两者都满足全部数学性质，只是旋转的维度对不同。
awesome-shlab-opensource · 开源导航
上海人工智能实验室开源项目的分类索引。重点不在「有哪些项目」，而在许可证风险标注——同一个页面上的项目，权限差异极大。
| 标记 | 含义 |
|---|---|
| 🟢 | Apache-2.0 / MIT，自由使用 |
| 🟡 | AGPL-3.0，衍生作品须同样开源 |
| 🟠 | 附加条款，如 MinerU 的商用阈值与在线署名义务 |
| 🔴 | 无许可证，默认保留所有权利，不得转载 |
| ⛔ | 非商用许可，禁止商用与再分发 |
另附官方页面三处勘误：组织改名导致三个链接过期、把组织当成仓库、标称数量与实际不符。
interstellar-courier · 星际快递员
零依赖、零构建，打开浏览器就能玩的 Canvas 迷你太空躲避游戏。
手写自动微分 · 手写卷积 · 零依赖工程习惯 · 用有限差分验证梯度
欢迎在任一仓库提 Issue 或 PR。如果你给 axon 实现了新算子，请务必附上梯度校验用例——这是那个项目唯一的质量底线。