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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-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

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

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。

谷歌下一代Gemma模型，提供突破性的性能和效率。

Gemma 2是下一代谷歌Gemma模型，拥有27亿参数，提供与Llama 3 70B相当的性能，但模型大小仅为其一半。它在NVIDIA的GPU上运行优化，或在Vertex AI上的单个TPU主机上高效运行，降低了部署成本，使更广泛的用户能够访问和使用。Gemma 2还提供了强大的调优工具链，支持云解决方案和社区工具，如Google Cloud和Axolotl，以及与Hugging Face和NVIDIA TensorRT-LLM的无缝合作伙伴集成。

统一的开放命名实体和语音识别模型

WhisperNER是一个结合了自动语音识别（ASR）和命名实体识别（NER）的统一模型，具备零样本能力。该模型旨在作为ASR带NER的下游任务的强大基础模型，并可以在特定数据集上进行微调以提高性能。WhisperNER的重要性在于其能够同时处理语音识别和实体识别任务，提高了处理效率和准确性，尤其在多语言和跨领域的场景中具有显著优势。

Qwen2.5-Coder系列中的1.5B参数量级代码生成模型

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，该模型在训练中包含了5.5万亿的源代码、文本代码关联、合成数据等，是目前开源代码语言模型中的佼佼者，其编码能力可与GPT-4相媲美。此外，Qwen2.5-Coder还具备更全面的现实世界应用基础，如代码代理等，不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势。

Qwen2.5-Coder系列的1.5B参数代码生成模型

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，该模型在训练中使用了5.5万亿的源代码、文本代码关联、合成数据等，使其成为当前开源代码语言模型中的佼佼者。该模型不仅在编程能力上有所增强，还保持了在数学和通用能力方面的优势。

Qwen2.5-Coder系列的1.5B参数指令调优模型

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专为代码生成、代码推理和代码修复而设计。基于强大的Qwen2.5，通过增加训练令牌至5.5万亿，包括源代码、文本代码基础、合成数据等，Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型，其编码能力与GPT-4o相匹配。此模型是1.5B参数的指令调优版本，采用GGUF格式，具有因果语言模型、预训练和后训练阶段、transformers架构等特点。

Qwen2.5-Coder系列中的1.5B参数代码生成模型

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专为代码生成、推理和修复而设计。基于强大的Qwen2.5，该模型在训练时包含了5.5万亿的源代码、文本代码基础、合成数据等，使其在代码能力上达到了开源代码LLM的最新水平。它不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势。

3D网格生成与语言模型的统一

LLaMA-Mesh是一项将大型语言模型（LLMs）预训练在文本上扩展到生成3D网格的能力的技术。这项技术利用了LLMs中已经嵌入的空间知识，并实现了对话式3D生成和网格理解。LLaMA-Mesh的主要优势在于它能够将3D网格的顶点坐标和面定义表示为纯文本，允许与LLMs直接集成而无需扩展词汇表。该技术的主要优点包括能够从文本提示生成3D网格、按需产生交错的文本和3D网格输出，以及理解和解释3D网格。LLaMA-Mesh在保持强大的文本生成性能的同时，实现了与从头开始训练的模型相当的网格生成质量。

Qwen2.5-Coder系列中的3B参数量指令调优模型

Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GPTQ-Int8是Qwen2.5-Coder系列中的一种大型语言模型，专门针对代码生成、代码推理和代码修复进行了优化。该模型基于Qwen2.5，训练数据包括源代码、文本代码关联、合成数据等，达到5.5万亿个训练令牌。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型，其编码能力与GPT-4o相匹配。该模型还为现实世界中的应用提供了更全面的基础，如代码代理，不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势。

Qwen2.5-Coder系列中的3B参数指令调优模型

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专为代码生成、推理和修复而设计。该模型基于Qwen2.5，扩展了训练令牌至5.5万亿，包括源代码、文本代码基础、合成数据等。Qwen2.5-Coder-32B是目前开源代码LLM中的佼佼者，其编码能力与GPT-4o相匹配。此模型为GPTQ-量化的4位指令调优3B参数Qwen2.5-Coder模型，具有因果语言模型、预训练和后训练阶段、transformers架构等特点。

Qwen2.5-Coder系列中的3B参数指令调优模型

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，训练令牌扩展到5.5万亿，包括源代码、文本代码接地、合成数据等。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型，其编码能力与GPT-4o相匹配。该模型在实际应用中提供了更全面的基础，如代码代理，不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势。

开源代码生成与推理的大型语言模型

Qwen2.5-Coder是一系列特定于代码的大型语言模型，覆盖了从0.5亿到32亿参数的不同模型大小，以满足不同开发者的需求。该模型在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升，基于强大的Qwen2.5，训练令牌扩展到5.5万亿，包括源代码、文本代码基础、合成数据等。Qwen2.5-Coder-32B是目前最先进的开源代码生成大型语言模型，其编码能力与GPT-4o相匹配。此外，该模型还支持长达128K令牌的长上下文，并采用AWQ 4-bit量化技术，以提高模型的效率和性能。

AI云平台，为所有人服务

Kalavai是一个AI云平台，旨在为所有人提供服务。它通过集成各种AI技术，使得用户能够构建、部署和运行AI应用。Kalavai平台的主要优点是其易用性和灵活性，用户无需深入了解复杂的AI技术，即可快速构建自己的AI应用。平台背景信息显示，它支持多种语言和框架，适合不同层次的开发者使用。目前，Kalavai提供免费试用，具体价格和定位需要进一步了解。

开源代码生成语言模型

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int8是Qwen系列中针对代码生成优化的大型语言模型，拥有32亿参数，支持长文本处理，是当前开源代码生成领域最先进的模型之一。该模型基于Qwen2.5进行了进一步的训练和优化，不仅在代码生成、推理和修复方面有显著提升，而且在数学和通用能力上也保持了优势。模型采用GPTQ 8-bit量化技术，以减少模型大小并提高运行效率。

开源的32亿参数代码生成语言模型

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int4是基于Qwen2.5的代码生成大型语言模型，具有32.5亿参数量，支持长文本处理，最大支持128K tokens。该模型在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升，是当前开源代码语言模型中的佼佼者。它不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势。

开源代码生成语言模型

Qwen2.5-Coder 是针对代码生成的模型，在代码生成等方面显著提升，参数规模多样，支持量化。免费，面向开发者提高效率和质量。

开源代码生成大型语言模型

Qwen2.5-Coder是一系列针对代码生成优化的大型语言模型，覆盖了0.5、1.5、3、7、14、32亿参数的六种主流模型尺寸，以满足不同开发者的需求。Qwen2.5-Coder在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升，基于强大的Qwen2.5，训练令牌扩展到5.5万亿，包括源代码、文本代码接地、合成数据等，成为当前最先进的开源代码LLM，其编码能力与GPT-4o相匹配。此外，Qwen2.5-Coder还提供了更全面的基础，适用于现实世界中的代码代理等应用场景。

Qwen2.5-Coder系列中的指令调优0.5B参数代码生成模型

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，通过扩展训练令牌到5.5万亿，包括源代码、文本代码基础、合成数据等，Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码LLM，其编码能力与GPT-4o相匹配。该模型不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势，为实际应用如代码代理提供了更全面的基础。

Qwen2.5-Coder系列中的0.5B参数代码生成模型

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，该系列模型通过增加训练令牌至5.5万亿，包括源代码、文本代码基础、合成数据等，显著提升了编码能力。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型，编码能力与GPT-4o相当。此外，Qwen2.5-Coder还为实际应用如代码代理提供了更全面的基础，不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势。

Qwen2.5-Coder系列中的1.5B参数代码生成模型

Qwen2.5-Coder-1.5B是Qwen2.5-Coder系列中的一款大型语言模型，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，该模型通过扩展训练令牌至5.5万亿，包括源代码、文本代码基础、合成数据等，成为当前开源代码LLM中的佼佼者，编码能力媲美GPT-4o。此外，Qwen2.5-Coder-1.5B还强化了数学和通用能力，为实际应用如代码代理提供了更全面的基础。

Qwen2.5-Coder系列中的1.5B参数代码生成模型

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于Qwen2.5的强大能力，该模型在训练时使用了5.5万亿的源代码、文本代码基础、合成数据等，是目前开源代码生成语言模型中的佼佼者，编码能力与GPT-4o相媲美。它不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势，为实际应用如代码代理提供了更全面的基础。

人脸匿名化技术，保留关键细节同时有效保护隐私。

face_anon_simple是一个人脸匿名化技术，旨在通过先进的算法在保护个人隐私的同时保留原始照片中的面部表情、头部姿势、眼神方向和背景元素。这项技术对于需要发布包含人脸的图片但又希望保护个人隐私的场合非常有用，比如在新闻报道、社交媒体和安全监控等领域。产品基于开源代码，允许用户自行部署和使用，具有很高的灵活性和应用价值。

Qwen2.5-Coder系列中的3B参数模型，专注于代码生成与理解。

Qwen2.5-Coder-3B是Qwen2.5-Coder系列中的一个大型语言模型，专注于代码生成、推理和修复。基于强大的Qwen2.5，该模型通过增加训练令牌至5.5万亿，包括源代码、文本代码基础、合成数据等，实现了在代码生成、推理和修复方面的显著改进。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型，其编码能力与GPT-4o相匹配。此外，Qwen2.5-Coder-3B还为现实世界的应用提供了更全面的基础，如代码代理，不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势。

Qwen2.5-Coder系列的3B参数指令调优模型

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，该系列模型通过增加训练令牌至5.5万亿，包括源代码、文本代码接地、合成数据等，显著提升了代码生成、推理和修复能力。Qwen2.5-Coder-3B是该系列中的一个模型，拥有3.09B参数，36层，16个注意力头（Q）和2个注意力头（KV），全32,768令牌上下文长度。该模型是目前开源代码LLM中的佼佼者，编码能力与GPT-4o相匹配，为开发者提供了一个强大的代码辅助工具。

Qwen2.5-Coder系列中的7B参数代码生成模型

Qwen2.5-Coder-7B是基于Qwen2.5的大型语言模型，专注于代码生成、代码推理和代码修复。它在5.5万亿的训练令牌上进行了扩展，包括源代码、文本代码接地、合成数据等，是目前开源代码语言模型的最新进展。该模型不仅在编程能力上与GPT-4o相匹配，还保持了在数学和一般能力上的优势，并支持长达128K令牌的长上下文。

7B参数的代码生成语言模型

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct是Qwen2.5-Coder系列中的一款代码特定大型语言模型，覆盖了0.5、1.5、3、7、14、32亿参数的六种主流模型尺寸，以满足不同开发者的需求。该模型在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升，基于强大的Qwen2.5，训练令牌扩展到5.5万亿，包括源代码、文本代码基础、合成数据等。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码LLM，其编码能力与GPT-4o相匹配。此外，该模型还支持长达128K令牌的长上下文，并为实际应用如代码代理提供了更全面的基础。

图像水印技术，可在图片中嵌入局部化水印信息

Watermark Anything是一个由Facebook Research开发的图像水印技术，它允许在图片中嵌入一个或多个局部化水印信息。这项技术的重要性在于它能够在保证图像质量的同时，实现对图像内容的版权保护和追踪。该技术背景是基于深度学习和图像处理的研究，主要优点包括高鲁棒性、隐蔽性和灵活性。产品定位为研究和开发用途，目前是免费提供给学术界和开发者使用。

Qwen2.5-Coder系列技术报告

Qwen2.5-Coder系列是基于Qwen2.5架构的代码特定模型，包括Qwen2.5-Coder-1.5B和Qwen2.5-Coder-7B两个模型。这些模型在超过5.5万亿个token的大规模语料库上继续预训练，并通过精细的数据清洗、可扩展的合成数据生成和平衡的数据混合，展现出令人印象深刻的代码生成能力，同时保持了通用性。Qwen2.5-Coder在包括代码生成、补全、推理和修复在内的多种代码相关任务上取得了超过10个基准测试的最新性能，并且一致性地超越了同等大小的更大模型。该系列的发布不仅推动了代码智能研究的边界，而且通过其许可授权，鼓励开发者在现实世界的应用中更广泛地采用。