产品库

Hugging Face上由Qwen提供的编程工具集合

Qwen2.5 Coder Artifacts是一个托管在Hugging Face平台上的编程工具集合，代表了人工智能在编程领域的应用。这个产品集合利用最新的机器学习技术，帮助开发者提高编码效率，优化代码质量。产品背景信息显示，它是由Qwen创建并维护的，旨在为开发者提供一个强大的编程辅助工具。产品是免费的，定位于提高开发者的生产力。

由CohereForAI开发的Hugging Face Space

Aya Expanse是一个由CohereForAI开发的Hugging Face Space，它可能涉及到机器学习模型的开发和应用。Hugging Face是一个专注于自然语言处理的人工智能平台，提供各种模型和工具，以帮助开发者构建、训练和部署NLP应用。Aya Expanse作为该平台上的一个Space，可能具有特定的功能或技术，用于支持开发者在NLP领域的工作。

开发者可使用的Grok系列基础模型API

xAI API提供了对Grok系列基础模型的程序化访问，支持文本和图像输入，具有128,000个token的上下文长度，并支持函数调用和系统提示。该API与OpenAI和Anthropic的API完全兼容，简化了迁移过程。产品背景信息显示，xAI正在进行公共Beta测试，直至2024年底，期间每位用户每月可获得25美元的免费API积分。

将你的想法快速转化为代码

Code2.AI是一个创新的在线平台，它通过人工智能技术帮助开发者将想法快速转化为代码。该平台通过压缩代码库，使AI能够理解并与开发者一同编程。Code2.AI的主要优点包括加速开发进程、无限制的编码能力以及与现有项目的无缝集成。它支持任何编程语言，无论是Web还是移动开发，都能提供完整的函数代码，而不仅仅是代码片段。此外，Code2.AI还提供了详细的使用指南，帮助用户更有效地利用AI进行编程。

将Hugging Face Space或Gradio应用转化为Discord机器人

gradio-bot是一个可以将Hugging Face Space或Gradio应用转化为Discord机器人的工具。它允许开发者通过简单的命令行操作，将现有的机器学习模型或应用快速部署到Discord平台上，实现自动化交互。这不仅提高了应用的可达性，还为开发者提供了一个与用户直接交互的新渠道。

Visual Studio Code的免费且私密的AI扩展

twinny是一个为Visual Studio Code用户设计的AI扩展，旨在提供个性化的编程辅助，提高开发效率。它通过集成先进的AI技术，帮助开发者在编码过程中快速解决问题，优化代码，并提供智能提示。twinny的背景是响应开发者对于更加智能和自动化编程工具的需求，它通过简化开发流程，减少重复劳动，从而让开发者能够专注于更有创造性的工作。

集成了通用和编程能力的人工智能模型

DeepSeek-V2.5 是一个升级版本，结合了 DeepSeek-V2-Chat 和 DeepSeek-Coder-V2-Instruct 的功能。这个新模型整合了两个先前版本的通用和编程能力，更好地符合人类的偏好，并在写作和指令遵循等多个方面进行了优化。

一个公益项目，致力于帮助国内AI开发者快速、稳定的下载模型、数据集。

HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。

Hugging Face官方课程，提供有关使用Hugging Face产品的教程和资源

Hugging Face Course是一个由Hugging Face官方提供的教育资源，旨在帮助用户学习和掌握Hugging Face平台的各种工具和API。

AI驱动的开发工具，提升开发者效率和代码质量

CodeSense AI是一款基于人工智能的Visual Studio Code插件，旨在为开发者提供智能化的工具和资源，显著提高开发效率、代码质量。它提供智能代码补全、错误检测、自动重构、代码优化等功能。CodeSense AI支持多种编程语言，定价灵活，适用于各类开发场景。

开源AI代码编辑器，加速开发流程

PearAI是一个开源的AI代码编辑器，它通过集成市场上最好的AI工具，为开发者提供一个强大的编辑器，以加速开发流程。PearAI集成了多种AI工具，如aider、Supermaven、MemO、Perplexity和Continue，这些工具分别帮助开发者自动生成代码、预测代码、记忆代码上下文、搜索代码和聊天编辑代码。PearAI的背景信息显示，它得到了Y Combinator的支持，并且提供了一个免费的下载选项。产品的定位是为开发者提供一个集成了多种AI工具的代码编辑器，以提高开发效率和质量。

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。

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。

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。

代码生成与理解的大型语言模型

Qwen2.5-Coder-14B是Qwen系列中专注于代码的大型语言模型，覆盖了0.5到32亿参数的不同模型尺寸，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、文本代码接地、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，它还为现实世界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。支持长达128K令牌的长上下文。

Qwen2.5-Coder系列中参数最多的开源代码生成模型

Qwen2.5-Coder-32B是基于Qwen2.5的代码生成模型，拥有32亿参数，是目前开源代码语言模型中参数最多的模型之一。它在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升，能够处理长达128K tokens的长文本，适用于代码代理等实际应用场景。该模型在数学和通用能力上也保持了优势，支持长文本处理，是开发者在进行代码开发时的强大助手。

开源AI开发者助手，提升开发效率。

OpenHands是由All Hands AI开发的开源AI软件工程师，旨在帮助开发者处理积压的工作，让他们能够专注于解决难题、创造性挑战和过度工程化他们的配置文件。该产品在SWE-bench验证问题集中解决了超过一半的问题，是首个得分超过50%的AI工程师。此外，来自十几个学术机构的顶级代码生成研究人员每天都在帮助改进它。OpenHands在GitHub上以MIT许可证开源，拥有35k星标和190+贡献者。它与AI安全专家如Invariant Labs合作，以平衡创新与安全。

AI-native IDE，助力开发者高效编程

Aide是一个开源的AI原生集成开发环境(IDE)，它通过最新的agentic框架在swebench-lite上运行，能够提出代码修复建议或询问是否包含可能缺失的文件。Aide通过迭代linter错误并使用LSP工具（如“Go to references”）来拉取相关上下文，实现了这一点。Aide的主要优点包括：开发者控制、与真实工程师配对编程的体验、快速调用、本地优先的智能处理等。Aide旨在解决大型代码库中AI编辑的可维护性和准确性问题，通过SWE-Bench Lite测试，解决了43%的问题，成为当前最佳解决方案。

AI研究与趋势分析平台

Epoch AI是一个研究人工智能关键趋势和问题的研究机构，旨在塑造AI的轨迹和治理。该机构通过报告、论文、模型和可视化工具，推进基于证据的AI讨论。Epoch AI的工作得到了研究和媒体的信任，为理解AI的发展轨迹提供了重要资源。

自动查找并修复代码中的错误，无需查看代码。

Latta是一个AI驱动的自动化错误修复工具，旨在帮助开发者节省查找和修复bug的时间。它通过记录用户会话并重放，让开发者能够快速定位问题并修复。Latta的主要优点包括提高开发效率、减少维护成本、提升产品质量，并确保代码安全。Latta适用于软件公司、代码自由职业者和初创企业，帮助他们快速迭代和适应市场变化。

华盛顿邮报的AI问答产品

Ask The Post AI是华盛顿邮报推出的一款基于人工智能的产品，它允许读者就自2016年以来发布的所有报道提出问题。该产品利用生成式AI技术和对话格式，依托华盛顿邮报长期以来基于事实、深入报道的新闻传统，以新的方式取悦并通知读者。Ask The Post AI通过机器学习团队对Climate Answers工具的数据进行提炼，优化了如何检索和匹配自2016年以来新闻室发布的所有报道中与用户查询相关的相关文章。

快速创建个性化纹身设计

AI Tattoo Generator是一个利用人工智能技术帮助用户快速创建个性化纹身设计的在线平台。该平台使用先进的机器学习算法，根据用户输入生成具有各种风格的现实感纹身概念图，确保用户的想法以视觉上引人入胜的方式呈现。它不仅能够提供即时的设计结果，还能让用户根据自己的偏好进一步定制和细化设计，满足个性化需求。

现代Python数据框库，专为人工智能设计。

DataChain是一个现代的Python数据框库，专为人工智能设计。它旨在将非结构化数据组织成数据集，并在本地机器上大规模处理数据。DataChain不抽象或隐藏AI模型和API调用，而是帮助将它们集成到后现代数据堆栈中。该产品以其高效性、易用性和强大的数据处理能力为主要优点，支持多种数据存储和处理方式，包括图像、视频、文本等多种数据类型，并且能够与PyTorch和TensorFlow等深度学习框架无缝对接。DataChain是开源的，遵循Apache-2.0许可协议，免费供用户使用。

一个实验性的文本到语音模型

OuteTTS是一个使用纯语言建模方法生成语音的实验性文本到语音模型。它的重要性在于能够通过先进的语言模型技术，将文本转换为自然听起来的语音，这对于语音合成、语音助手和自动配音等领域具有重要意义。该模型由OuteAI开发，提供了Hugging Face模型和GGUF模型的支持，并且可以通过接口进行语音克隆等高级功能。

生成任何3D和4D场景的先进框架

GenXD是一个专注于3D和4D场景生成的框架，它利用日常生活中常见的相机和物体运动来联合研究一般的3D和4D生成。由于社区缺乏大规模的4D数据，GenXD首先提出了一个数据策划流程，从视频中获取相机姿态和物体运动强度。基于此流程，GenXD引入了一个大规模的现实世界4D场景数据集：CamVid-30K。通过利用所有3D和4D数据，GenXD框架能够生成任何3D或4D场景。它提出了多视图-时间模块，这些模块分离相机和物体运动，无缝地从3D和4D数据中学习。此外，GenXD还采用了掩码潜在条件，以支持多种条件视图。GenXD能够生成遵循相机轨迹的视频以及可以提升到3D表示的一致3D视图。它在各种现实世界和合成数据集上进行了广泛的评估，展示了GenXD在3D和4D生成方面与以前方法相比的有效性和多功能性。

视觉语言模型，结合图像和文本信息进行智能处理。

Aquila-VL-2B模型是一个基于LLava-one-vision框架训练的视觉语言模型（VLM），选用Qwen2.5-1.5B-instruct模型作为语言模型（LLM），并使用siglip-so400m-patch14-384作为视觉塔。该模型在自建的Infinity-MM数据集上进行训练，包含约4000万图像-文本对。该数据集结合了从互联网收集的开源数据和使用开源VLM模型生成的合成指令数据。Aquila-VL-2B模型的开源，旨在推动多模态性能的发展，特别是在图像和文本的结合处理方面。

O1复制之旅：战略进展报告第一部分

O1-Journey是由上海交通大学GAIR研究组发起的一个项目，旨在复制和重新想象OpenAI的O1模型的能力。该项目提出了“旅程学习”的新训练范式，并构建了首个成功整合搜索和学习在数学推理中的模型。这个模型通过试错、纠正、回溯和反思等过程，成为处理复杂推理任务的有效方法。