项目 - 刘文豪

Embodied AI Robot Demo

LeRobot pi0.5 + SO-101：双任务机械臂操作

基于 LeRobot 与 pi0.5 策略框架，在 SO-101 机械臂上完成叠毛巾与清理桌面两个真实桌面操作任务，验证从数据采集、策略学习到实体执行的闭环。

2 Real Tasks SO-101 Arm LeRobot / pi0.5

LeRobot pi0.5 SO-101 Robot Manipulation

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Large Language Model Open Source

星语 MoE：自研 MoE 架构大模型

从零实现 LLaMA/LLaMA3 核心模块与 MoE-FFN 替换策略，构建可训练、可推理的大模型最小闭环。

76+ Stars 0.2B Parameters CPU 10 token/s

Transformer MoE LoRA PyTorch

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Multimodal LLM Demo

星语 Vision：自研多模态大模型

基于 CLIP 视觉编码器和文本 Transformer 的图像-文本联合推理系统，完成多模态最小可验证闭环。

0.2B Parameters CPU 6 token/s Vision Token Fusion

CLIP VLM LoRA Image-Text

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Vision-Language-Action Source Reading

星语 pi0：VLA 模型源码拆解与最小复现

围绕 pi0 源码构建最小可运行 VLA 系统，拆解视觉编码、语言建模和动作预测模块。

VLA Forward / Loss Minimal Repro

pi0 VLA Attention Action Prediction

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Semantic Segmentation Research Code

NxV2Net：裂缝分割科研代码

V2Net 论文相关开源项目，面向复杂真实场景的裂缝分割，强调嵌套多尺度结构与鲁棒泛化。

10+ Stars 66.51 mIoU SUES-CRACK

Crack Segmentation Multiscale Attention Jupyter

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Lightweight Segmentation Research Code

HAFNet：轻量化语义分割网络

轻量级多层级可定制语义分割网络，强调浅层边界、中层结构和深层语义的分工协同。

1.19M Params 1.98 GFLOPs 63.17 mIoU

Segmentation Lightweight Attention Feature Fusion

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Competition Top 10%

Kaggle 树叶图像分类

176 类、18k+ 训练样本的细粒度图像分类任务；最终进入前 10%，分类精度 98.27%。

176 Classes 18k+ Images 98.27% Acc

Kaggle Classification ResNet50 ECA

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Competition Top 5%

2018 Data Science Bowl：细胞核分割

改进 U-Net 进行细胞核实例分割，结合 Deformable Convolution、密集跳跃连接和强数据增强，最终排名前 5%。

57.21% IoU U-Net Dense Skip

Kaggle Segmentation U-Net Medical Image

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刘文豪

项目

从论文代码到大模型最小闭环。