客户端未列出项目汇总，欢迎补充

yhyzyhyccjddtk

收集自：账号管理服务网站BOINCstats/BAM!（https://www.boincstats.com）、BOINC网站论坛项目板块（https://boinc.berkeley.edu/forum_forum.php?id=11）、Free-DC（https://stats.free-dc.org/stats.php?page=index）、BOINC Combined Statistics（https://boinc.netsoft-online.com）等。

Gaia@home — https://gaiaathome.eu/gaiaathome
帮助分析盖亚太空望远镜（Gaia space telescope）的数据，目前只支持Linux和FreeBSD。

LHCathome-dev — https://lhcathomedev.cern.ch/lhcathome-dev
LHC@home测试项目，给开发人员测试用，需要邀请码

Private GFN Server — https://boincvm.proxyma.ru:30443/test4vm
邀请码：PrimeGrid
主要研究广义费马数（Generalized Fermat Numbers，GFN）。 该项目通过BOINC平台协调分配与GFN相关的数学工作。 该伺服器于2016年建立，最初是为了运行由PrimeGrid用户建议的一些小型项目。 对所有人开放，但建议参与者有一定的BOINC使用经验。

Ralph@home — https://ralph.bakerlab.org
Rosetta@home的Alpha测试项目

TN-Grid — https://gene.disi.unitn.it/test
邀请码：science@tn
通过一种名为PC-IM的算法，对已知的基因调控网路（Gene Regulatory Networks，GRN）进行扩展。 该算法可以分析基因之间的因果关係，并尝试将新的基因加入到现有的基因网路中。

SPT — https://boinc.termit.me/adsl
旨在寻找满足特定对称模式的连续质数序列，这些序列被称为对称质数元组 （Symmetric Prime Tuples - SPT）。致力于寻找长度为 10 到 24 的对称质数元组，这些元组具有特定的对称模式；探索质数的分佈规律，寻找新的对称质数元组，从而推动数论研究。比较吃内存，一个任务大概要1.4G的内存和虚拟内存。

ODLK2025 — https://boinc.mak.termit.me/odlk2025
主要目标是寻找对称的质数 k-元组（Symmetric k-Tuples of consecutive Primes）； 突破Symmetric Prime Tuples（SPT）的搜索范围限制（SPT 的搜索范围限制在 264 以内），寻找更複杂的对称质数元组；特别关注长度为 17 的对称质数元组，因为这些元组的存在是长度为 19 的对称质数元组（最小直径为 252）存在的必要条件。

T.Brada Experimental Grid — https://boinc.tbrada.eu
包含三个子项目：
1. Lua Alfa 一个用于测试开发中的 Lua 运行时的应用程序，目标是扩展 BOINC 平台的功能，并提高部署的便利性。该应用仅限于 Linux 系统，任务执行时间通常较短。
2. Symmetric Prime Tuples 已停止的 Stop@home 项目的延续，旨在寻找对称质数元组（Symmetric k-Tuples of consecutive Primes）。研究范围已扩展到孪生质数元组、对称孪生质数元组以及质数元组的间隔。
3. PADLS Total 寻找新的伪结合拉丁方

dodo@home — https://team.dodoathome.com/dodo
主要目标是研究渡渡鸟（dodo bird）的基因组序列，以了解其祖先信息和进化历程。通过分析渡渡鸟的基因组序列重建其遗传信息，从而更好地理解这种已经灭绝的鸟类的起源和进化过程，以及为保护其他濒危物种提供参考，更好地理解生物多样性的形成和保护机制。

USPEX@home — https://uspex-at-home.ru/prediction/
通过 USPEX（Universal Structure Predictor: Evolutionary Xtallography）软件进行晶体结构预测和新材料设计。USPEX 是一种基于进化算法的晶体结构预测工具，能够高效地预测稳定和亚稳态的晶体结构。

QuChemPedIA@home — https://quchempedia.univ-angers.fr/athome
邀请码：3VwMu3-eTCg32
处理和存储量子分子化学的结果。数据用于支持全球化学研究者的工作，并为机器学习和分子生成提供更强大的量子化学数据集。主要应用包括使用密度泛函理论（DFT）计算化合物的量子化学性质，以生成具有更高化学多样性的分子数据集。这些数据不仅有助于优化分子设计，并减少计算成本。

LLMentorGrid — http://boinc.llmentor.org/LLMentorGrid/
目前处于早期测试阶段。运行大型语言模型（LLM），例如通过 HuggingFace 的“Transformers”库运行“Geppetto”模型。目标包括模型的推理（即通过特定提示查询模型以生成合成数据集）和模型的可解释性研究。正在尝试运行不同大小的模型（如 Minerva 1B、3B 和 7B），并计划使用 GPU 加速计算。计划通过 BOINC 运行 TransformerLens 和 SAELens 等框架，以研究模型的工作机制。目前只支持Linux。

goofyxGrid@Home NCI — https://nci.boinc.goofyx.pl
模拟“无限猴子定理”来研究随机生成文本的可能性。非CPU密集型。

iThena.Computational — https://comp.ithena.net/usr/
iThena 的子系统，与 iThena.Measurements 子系统协同工作。iThena.Measurements 负责网络测量，iThena.Computational 则基于这些测量结果执行计算任务

休眠中的 SETI@home（https://setiathome.berkeley.edu）、SETI@home Beta（https://setiweb.ssl.berkeley.edu）