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先进的编译器优化大型语言模型

Meta Large Language Model Compiler (LLM Compiler-13b) 是基于Code Llama构建的，专注于代码优化和编译器推理的先进大型语言模型。它在编译器优化任务上展现出比现有公开可用的大型语言模型更强的理解能力，能够完美模拟编译器输出20%的时间。LLM Compiler提供了两种模型尺寸：7B和13B参数，针对不同的服务和延迟需求进行了训练。该模型是免费的，适用于研究和商业用途，旨在支持编译器研究人员和工程师，并激发创新工具的开发。

先进的编译器优化大型语言模型

Meta Large Language Model Compiler (LLM Compiler-13b-ftd) 是一个基于Code Llama构建的先进大型语言模型，专注于编译器优化和代码推理。它在预测LLVM优化效果和汇编代码反编译方面展现出了卓越的性能，能够显著提高代码效率和减小代码体积。

先进的编译器优化大型语言模型

LLM Compiler-7b-ftd是由Meta开发的大型语言模型，它基于Code Llama，针对代码优化和编译器推理进行了改进。它在预测LLVM优化效果方面表现卓越，能够完美模拟编译器输出，是编译器优化任务的理想工具。

先进的代码优化和编译器推理的大型语言模型。

LLM Compiler-7b是Meta开发的一款专注于代码优化和编译器推理的大型语言模型。它基于Code Llama模型，通过深度学习优化代码，支持编译器中间表示、汇编语言和优化的理解。此模型在减少代码大小和从汇编到编译器中间表示的反编译方面展现出卓越的性能，是编译器研究人员和工程师的有力工具。

在线伪代码编辑器

PseudoEditor是一款免费在线伪代码编辑器。它具有语法高亮、自动完成等功能，帮助您更轻松地编写伪代码。您还可以使用我们的伪代码编译器功能进行测试。无需下载，即可立即使用。

使用大型语言模型进行逆向工程：反编译二进制代码

LLM4Decompile是一个开源项目，旨在创建并发布第一个专门用于反编译的LLM（大型语言模型），并通过构建首个专注于可重编译性和可执行性的反编译基准测试来评估其能力。该项目通过编译大量C代码样本到汇编代码，然后使用这些数据对DeepSeek-Coder模型进行微调，构建了评估基准Decompile-Eval。

代码生成优化工具

AlphaCodium是一种基于测试的、多阶段、面向代码的迭代流方法，旨在提高LLMs在代码问题上的性能。它通过优化模型在代码生成任务上的表现，特别适用于竞赛性编程问题。用户可以根据配置选择相应的模型（如“gpt-4”、“gpt-3.5-turbo-16k”等），并使用AlphaCodium解决特定问题或整个数据集。该工具还提供了一系列最佳实践，如YAML结构化输出、语义推理、模块化代码生成等，可广泛适用于其他代码生成任务。

一种用于生成图像的深度学习模型。

SD3-Controlnet-Canny 是一种基于深度学习的图像生成模型，它能够根据用户提供的文本提示生成具有特定风格的图像。该模型利用控制网络技术，可以更精确地控制生成图像的细节和风格，从而提高图像生成的质量和多样性。

音频处理和生成的深度学习库

AudioCraft 是一个用于音频处理和生成的 PyTorch 库。它包含了两个最先进的人工智能生成模型：AudioGen 和 MusicGen，可以生成高质量的音频。AudioCraft 还提供了 EnCodec 音频压缩 / 分词器和 Multi Band Diffusion 解码器等功能。该库适用于音频生成的深度学习研究。

Blaze 是一款强大的移动设备集成开发环境（IDE）和编译器，支持 Python 编程。

Blaze Code 是一款专为移动设备设计的 Python 集成开发环境（IDE），它允许用户随时随地编写、运行和调试 Python 代码。该产品的主要优点包括移动优先的设计理念、全面的 Python 开发环境支持以及离线编程能力。Blaze 旨在为开发者提供一个高效、便捷的移动编程解决方案，无论是在通勤途中、旅行中还是在任何需要快速编写代码的场景下都能使用。其开发者 Sarthak Developer 专注于提供优质的编程工具，以满足移动开发者的需求。

深度学习、表示学习、细粒度分类

xinsir (qi) 是一个关于深度学习、表示学习和细粒度分类的产品。它提供了强大的功能和技术，具有主要优点和背景信息。该产品具有多个模型可供选择。

深度学习模型训练脚本集

x-flux是由XLabs AI团队发布的深度学习模型训练脚本集，包括LoRA和ControlNet模型。这些模型使用DeepSpeed进行训练，支持512x512和1024x1024图片尺寸，并且提供了相应的训练配置文件和示例。x-flux模型训练旨在提高图像生成的质量和效率，对于AI图像生成领域具有重要意义。

结合全功能代码编辑器和AI能力，提供100+大厂真题，助力高效掌握算法知识。

豆包 MarsCode 是一款面向编程学习者的在线代码练习平台。它通过整合先进的AI技术和全功能代码编辑器，为用户提供了一个高效、实用的学习环境。该平台拥有100+道大厂真题，能够帮助用户精准掌握编程知识点，提升算法能力，顺利获得心仪的工作机会。其主要优点在于AI陪练功能，能够随时为用户解答编程疑惑，提供详细的解题思路和方法。此外，原生IDE体验让用户能够更加得心应手地进行代码练习。产品由北京引力弹弓科技有限公司开发，定位为编程学习领域的辅助工具，价格策略暂未明确，但提供了免费试用的机会。

高级API，简化TensorFlow深度学习

TFLearn是一个基于TensorFlow的深度学习库，提供了一个高级API，用于实现深度神经网络。它具有易于使用和理解的高级API，快速的原型设计功能，全面的TensorFlow透明性，并支持最新的深度学习技术。TFLearn支持卷积网络、LSTM、双向RNN、批量归一化、PReLU、残差网络、生成网络等模型。可以用于图像分类、序列生成等任务。

深度学习工具链，用于生成你的数字孪生体。

FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。

Huginn-0125是一个35亿参数的潜变量循环深度模型，擅长推理和代码生成。

Huginn-0125是一个由马里兰大学帕克分校Tom Goldstein实验室开发的潜变量循环深度模型。该模型拥有35亿参数，经过8000亿个token的训练，在推理和代码生成方面表现出色。其核心特点是通过循环深度结构在测试时动态调整计算量，能够根据任务需求灵活增加或减少计算步骤，从而在保持性能的同时优化资源利用。该模型基于开源的Hugging Face平台发布，支持社区共享和协作，用户可以自由下载、使用和进一步开发。其开源性和灵活的架构使其成为研究和开发中的重要工具，尤其是在资源受限或需要高性能推理的场景中。

AI代码优化工具

Refiner是一款利用人工智能提升代码质量的工具。它能够分析代码并提供改进建议，帮助开发者优化代码的性能、可读性和可维护性。Refiner的功能包括自动重构、代码规范检查和性能优化等。它具有极快的响应速度，平均响应时间不到1秒。Refiner注重用户隐私，不会保留用户输入的代码信息。该产品免费试用前三次。

Windsurf 大更新，提供智能代码生成和优化功能。

Windsurf Wave 2 是 Codeium 团队推出的一款面向开发者的编程辅助工具的第二波更新。它通过 AI 技术为开发者提供智能代码生成、代码优化、问题排查等功能，旨在提高开发效率和代码质量。该产品支持多种编程语言和开发环境，能够与现有的 IDE 集成，无缝融入开发流程。其主要优点包括高效性、智能化和强大的上下文理解能力。Windsurf Wave 2 定位为高端开发工具，适合需要处理复杂代码库的企业和专业开发者使用。目前，该产品提供 SaaS 和混合部署方案，满足不同用户的需求。

深度学习天气预测模型

GraphCast是由Google DeepMind开发的深度学习模型，专注于全球中期天气预报。该模型通过先进的机器学习技术，能够预测天气变化，提高预报的准确性和速度。GraphCast模型在科学研究中发挥重要作用，有助于更好地理解和预测天气模式，对气象学、农业、航空等多个领域具有重要价值。

深度学习API，简单、灵活、强大

Keras是一个为人类设计的API，遵循最佳实践，简化认知负荷，提供一致而简单的API，最大限度地减少常见用例所需的用户操作次数，并提供清晰而可操作的错误信息。Keras旨在为任何希望推出基于机器学习的应用程序的开发人员提供不公平的优势。Keras专注于调试速度、代码优雅性和简洁性、可维护性和可部署性。使用Keras，您的代码库更小，更易读，更易于迭代。您的模型在XLA编译和Autograph优化的加持下运行更快，并且更容易在每个平台（服务器、移动设备、浏览器、嵌入式设备）上部署。

AI代码转换、生成与优化工具

AICodeConvert整合了AI代码转换与生成能力,可高效地在不同编程语言间转换代码,并自动生成优质代码。这个强大的组合为开发者提供了方便智能的编码体验。所有服务完全免费,是你最好的AI编程助手。

这是一个使用深度学习为文字描述生成动画视频的模型

AnimateLCM是一个使用深度学习生成动画视频的模型。它可以仅使用极少的采样步骤就生成高保真的动画视频。与直接在原始视频数据集上进行一致性学习不同,AnimateLCM采用了解耦的一致性学习策略,将图像生成先验知识和运动生成先验知识的萃取进行解耦,从而提高了训练效率并增强了生成的视觉质量。此外,AnimateLCM还可以与Stable Diffusion社区的插件模块配合使用,实现各种可控生成功能。AnimateLCM已经在基于图像的视频生成和基于布局的视频生成中验证了其性能。

革命性深度学习工具，用于面部转换和视频生成。

DeepFuze是与ComfyUI无缝集成的先进深度学习工具，用于革新面部转换、lipsyncing、视频生成、声音克隆和lipsync翻译。利用先进的算法，DeepFuze使用户能够以无与伦比的真实性结合音频和视频，确保完美的面部动作同步。这一创新解决方案非常适合内容创作者、动画师、开发者以及任何希望以先进的AI驱动功能提升其视频编辑项目的人士。

深入理解深度学习的原理与应用

《Understanding Deep Learning》是一本深入探讨深度学习原理和应用的书籍。它提供了丰富的数学背景知识、监督学习、神经网络的构建与训练等深度学习领域的全面内容。书中提供的Python笔记本练习帮助读者通过实践来加深理解。此外，还有为教师提供的资源，包括图像、幻灯片和教辅材料。

浏览器AI助手，提升工作学习效率

豆包浏览器插件旨在通过AI技术提升用户的工作效率和学习效率。它具备快速视频与一键从网页、PDF和视频中总结并生成亮点的功能，同时支持在网页任意地方划词进行全方位AI搜索。此外，它还提供全文对照翻译功能，帮助用户在阅读外文资料时更轻松地理解内容。豆包插件的设计理念是将AI技术与日常使用场景相结合，让用户在进行网页浏览、文档阅读和视频观看时能够更加便捷地获取信息和知识。

统一的深度学习训练框架

AXLearn是Apple基于JAX和XLA构建的深度学习库,采用面向对象的方式解决软件工程在大规模深度学习模型开发中的挑战。它的配置系统允许用户从可重用的构建块中组合模型,并与其他库(如Flax和Hugging Face transformers)集成。AXLearn旨在扩展训练规模,支持数百亿参数的模型在数千个加速器上高效训练,适合在公有云上部署。它还采用全局计算范式,允许用户描述全局虚拟计算机上的计算,而不是单个加速器。AXLearn支持广泛的应用,包括自然语言处理、计算机视觉和语音识别,并包含用于训练最先进模型的基线配置。

商汤自研代码大模型赋能

代码小浣熊（Raccoon）是商汤自研的代码大模型赋能工具，提供多种编程语言支持，包括 Python、C#、C/C++、Java、Go、JavaScript 等。它以 IDE 插件的形式为用户提供智能编程服务，帮助用户在日常编程中随时随地开启 AI 编程。代码小浣熊能够快速定位代码中的问题，提供自动补全、代码纠错、语法优化等功能，大大提升编程效率。

AI代码导师是一个优化、重构和审查代码的终极工具。

AI代码导师是基于人工智能的终极解释器工具，用于优化、重构和审查代码。它可以帮助程序员更智能地编写代码。定价方案请访问官方网站了解详情。

数学作为黑箱的深度学习模型

MathBlackBox是一个深度学习模型，旨在探索数学问题解决的黑箱方法。它使用VLLM或其他OpenAI兼容的方法，通过Huggingface工具包和OpenAI进行推理，支持在Slurm环境下运行，并能够处理多种数据集。该项目目前处于早期阶段，需要充分测试后才能部署到实际产品中。