需求人群:
"Yi-Coder适合软件开发者、编程竞赛参与者和AI研究者。它能够提高代码编写效率,帮助解决复杂的编程问题,并为AI在编程领域的应用提供研究基础。"
使用场景示例:
开发者使用Yi-Coder自动补全代码,提高开发效率
编程竞赛选手利用Yi-Coder解决算法问题,获得更高排名
AI研究者使用Yi-Coder进行代码生成和推理能力的研究
产品特色:
支持52种主要编程语言的高质量token预训练
长上下文建模:最大上下文窗口128K tokens,实现项目级代码理解和生成
在少于10亿参数的模型中性能卓越,与更大模型性能相当
在LiveCodeBench平台上,Yi-Coder-9B-Chat实现了23.4%的通过率,超越其他模型
在CodeEditorBench中,Yi-Coder-9B在代码修改任务中表现优异
在CrossCodeEval中,Yi-Coder在跨文件代码补全方面表现出色
在'Needle in the code'任务中,Yi-Coder-9B展示了其长上下文建模能力
在Program-Aid Math Reasoning评估中,Yi-Coder-9B在数学推理方面表现突出
使用教程:
访问Yi-Coder的GitHub页面,了解模型的详细信息和使用指南
下载并安装必要的软件依赖,如Python环境和Transformers库
根据Yi-Coder的README文档,设置模型训练或推理的环境
使用Yi-Coder API进行代码生成或参与到现有的代码编辑任务中
在项目中集成Yi-Coder,利用其长上下文理解和代码生成能力优化开发流程
参与Yi-Coder的社区讨论,获取技术支持和最佳实践分享
通过Discord或邮件与Yi-Coder的开发团队联系,获取更深入的帮助和讨论
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高效编码的开源大型语言模型
Yi-Coder是一系列开源的代码大型语言模型(LLMs),在少于100亿参数的情况下提供最先进的编码性能。它有两种尺寸—1.5B和9B参数—提供基础和聊天版本,旨在高效推理和灵活训练。Yi-Coder-9B在GitHub的代码库级别代码语料库和从CommonCrawl筛选的代码相关数据上,额外训练了2.4万亿高质量token。Yi-Coder在多种编程任务中表现出色,包括基础和竞技编程、代码编辑和仓库级完成、长上下文理解以及数学推理。
为Cursor.sh IDE提供AI辅助编码的开源仪表板。
CursorLens是一个开源的仪表板,专为Cursor.sh IDE设计,用于记录AI代码生成、跟踪使用情况并控制AI模型(包括本地模型)。它允许用户在本地运行或使用即将推出的托管版本。该产品代表了编程领域中AI技术的应用,提供了代码生成、使用跟踪和模型控制等功能,极大地提高了开发效率和代码质量。
开源的多语言代码生成模型
CodeGeeX4-ALL-9B是CodeGeeX4系列模型的最新开源版本,基于GLM-4-9B持续训练,显著提升了代码生成能力。它支持代码补全、生成、代码解释、网页搜索、函数调用、代码问答等功能,覆盖软件开发的多个场景。在公共基准测试如BigCodeBench和NaturalCodeBench上表现优异,是参数少于10亿的最强代码生成模型,实现了推理速度与模型性能的最佳平衡。
精选全球AI前沿科技和开源产品
漫话开发者 - UWL.ME 是一个专注于人工智能前沿科技和开源产品的平台,提供最新的AI技术动态、开源产品介绍、以及相关领域的深度分析。它不仅为开发者和科技爱好者提供了一个获取信息的渠道,也为行业内部人员提供了交流和学习的平台。
一个用于与ChatGPT模型交互的提示集合
Awesome ChatGPT Prompts是一个开源仓库,收集了用于与ChatGPT模型交互的提示示例。这个仓库鼓励用户添加自己的提示,并使用ChatGPT生成新的提示。
RWKV v6 Finch 14B,开源大模型,高效处理长文本。
RWKV v6 Finch 14B是RWKV架构的第六个版本,也是该系列中最大的模型。它通过引入数据依赖性到token shift和time-mixing中,提高了处理长文本时的效率。Finch 14B模型在处理提示时,能够更好地管理其长期记忆,从而提供更广泛的应用范围。该模型是开源的,由Linux Foundation认可,并且接受社区的GPU集群时间捐赠以支持训练。
使用AI秒速生成VBA代码
VBA Code Generator是一个利用人工智能技术,帮助用户快速生成VBA代码的在线工具。它为Excel自动化和Access数据库管理等提供了广泛的应用,通过简单的文本指令即可生成复杂的VBA代码,大大节省了用户的编程时间。
小型语言模型,提供高准确度的AI能力。
Mistral-NeMo-Minitron 8B是由NVIDIA发布的小型语言模型,它是Mistral NeMo 12B模型的精简版,能够在保持高准确度的同时,提供计算效率,使其能够在GPU加速的数据中心、云和工作站上运行。该模型通过NVIDIA NeMo平台进行定制开发,结合了剪枝和蒸馏两种AI优化方法,以降低计算成本的同时提供与原始模型相当的准确度。
自动化科学发现的前沿系统
The AI Scientist 是一个全面的系统,旨在实现完全自动化的开放式科学发现。它使得基础模型,如大型语言模型(LLMs),能够独立进行研究。该系统代表了人工智能在科学研究领域的一个重大挑战,通过自动化的方式辅助人类科学家进行思考和编码,同时减少了对人工监督的依赖。
一个动态、自成长的个人AI助手框架
Agent Zero是一个高度透明、可读、可理解、可定制和交互式的个人AI框架。它不是为特定任务预编程的,而是设计为通用的个人助手,能够执行命令和代码,与其他代理实例合作,并尽其所能完成任务。它具备持久记忆,能够记住以前的解决方案、代码、事实、指令等,以便在未来更快、更可靠地解决任务。Agent Zero使用操作系统作为工具来完成任务,没有预编程的单一用途工具。相反,它可以编写自己的代码,并使用终端根据需要创建和使用自己的工具。
高性能的开源代码模型
Mamba-Codestral-7B-v0.1 是 Mistral AI Team 开发的基于 Mamba2 架构的开源代码模型,性能与最先进的基于 Transformer 的代码模型相当。它在多个行业标准基准测试中表现出色,提供高效的代码生成和理解能力,适用于编程和软件开发领域。
创建和运行智能代理的工具
AutoGPT是一个强大的工具,它允许用户创建和运行智能代理,这些代理可以自动执行各种任务,使生活更轻松。AutoGPT的目标是提供工具,让用户专注于重要的事情。它通过构建和使用AI代理,推动了AI创新的前沿。
低代码工具,快速构建和协调多智能体团队
Tribe AI是一个低代码工具,它利用langgraph框架,让用户能够轻松自定义和协调智能体团队。通过将复杂任务分配给擅长不同领域的智能体,每个智能体可以专注于其最擅长的工作,从而更快更好地解决问题。
开源自托管AI编程助手
Tabby是一个开源的、自托管的AI编程助手,它利用Rust语言的优势,为开发者提供快速且安全的编程体验。Tabby允许用户通过简单的TOML配置文件来控制部署,确保代码的安全性和合规性。
探索大脑智能的AI项目
Thousand Brains Project是由Jeff Hawkins和Numenta公司发起,旨在通过理解大脑新皮层的工作原理来开发新型的人工智能系统。该项目基于Thousand Brains Theory of Intelligence,提出了与传统AI系统根本不同的大脑工作原理。项目的目标是构建一种高效且强大的智能系统,能够实现人类所具备的智能能力。Numenta公司开放了其研究资源,包括会议记录、代码开源,并建立了一个围绕其算法的大型社区。该项目得到了盖茨基金会等的资金支持,并鼓励全球研究人员参与或加入这一激动人心的项目。
开源代码语言模型,提升编程和数学推理能力。
DeepSeek-Coder-V2是一个开源的专家混合模型(Mixture-of-Experts, MoE),专为代码语言设计,其性能与GPT4-Turbo相当。它在代码特定任务上表现优异,同时在通用语言任务上保持了相当的性能。与DeepSeek-Coder-33B相比,V2版本在代码相关任务和推理能力上都有显著提升。此外,它支持的编程语言从86种扩展到了338种,上下文长度也从16K扩展到了128K。
开源视觉-语言-动作模型,推动机器人操作技术发展。
OpenVLA是一个具有7亿参数的开源视觉-语言-动作(VLA)模型,通过在Open X-Embodiment数据集上的970k机器人剧集进行预训练。该模型在通用机器人操作策略上设定了新的行业标准,支持开箱即用控制多个机器人,并且可以通过参数高效的微调快速适应新的机器人设置。OpenVLA的检查点和PyTorch训练流程完全开源,模型可以从HuggingFace下载并进行微调。
为开发者提供高质量编程、AI等领域阅读体验
BestBlogs.dev 是一个专注于编程、人工智能、产品设计、商业科技及个人成长领域的阅读平台。它通过先进的语言模型,为开发者提供智能摘要、精准评分与多语言辅助,帮助用户高效过滤信息噪音,节约时间,实现技术与认知的双重飞跃。
一个完全开源的大型语言模型,提供先进的自然语言处理能力。
MAP-NEO是一个完全开源的大型语言模型,它包括预训练数据、数据处理管道(Matrix)、预训练脚本和对齐代码。该模型从零开始训练,使用了4.5T的英文和中文token,展现出与LLaMA2 7B相当的性能。MAP-NEO在推理、数学和编码等具有挑战性的任务中表现出色,超越了同等规模的模型。为了研究目的,我们致力于实现LLM训练过程的完全透明度,因此我们全面发布了MAP-NEO,包括最终和中间检查点、自训练的分词器、预训练语料库以及高效稳定的优化预训练代码库。
下一代本地优先的大型语言模型(LLMs)
anime.gf 是由 moecorp 发起的下一代本地优先的大型语言模型(LLMs),目前正处于积极开发阶段。它代表了一种新兴的本地化和开源的人工智能技术,旨在提供更高效、更个性化的用户体验。
一款面向高质量长视频生成的实验性框架,具有扩展序列长度和增强动态特性。
Mira(Mini-Sora)是一个实验性的项目,旨在探索高质量、长时视频生成领域,特别是在模仿Sora风格的视频生成方面。它在现有文本到视频(T2V)生成框架的基础上,通过以下几个关键方面实现突破:扩展序列长度、增强动态特性以及保持3D一致性。目前,Mira项目处于实验阶段,与Sora等更高级的视频生成技术相比,仍有提升空间。
一个开源的聊天机器人,能够解释概念、写诗、编程、解逻辑谜题。
Chat With Llama 3 是一个开源的聊天机器人,由Meta AI开发。它能够进行多种智能对话,包括解释复杂概念、创作诗歌、编写代码、解决逻辑谜题,甚至帮助用户给宠物起名。这个聊天机器人的主要优点在于它的多功能性和开源性,使其可以被广泛地应用于各种场景,并且可以根据需要进行定制和改进。
基于Java的全能视觉智能识别项目
JavaVision是一个基于Java开发的全能视觉智能识别项目,它不仅实现了PaddleOCR-V4、YoloV8物体识别、人脸识别、以图搜图等核心功能,还可以轻松扩展到其他领域,如语音识别、动物识别、安防检查等。项目特点包括使用SpringBoot框架、多功能性、高性能、可靠稳定、易于集成和灵活可拓展。JavaVision旨在为Java开发者提供一个全面的视觉智能识别解决方案,让他们能够以熟悉且喜爱的编程语言构建出先进、可靠且易于集成的AI应用。
一个开源的AI驱动搜索引擎,提供深入网络的答案。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎,它不仅搜索网络,还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法,如相似性搜索和嵌入,来优化结果,并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源,确保您始终获得最新信息,同时不损害您的隐私。
结合文本提取、网络分析和大型语言模型提示与总结的端到端系统
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型(LLM)的提示和总结,来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源,是微软研究项目的一部分,旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5系列首个千亿参数开源模型,多语言支持,高效Transformer解码器架构。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型,拥有1100亿参数,支持多语言,采用高效的Transformer解码器架构,并包含分组查询注意力(GQA),在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美,在Chat评估中表现出色,包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力,并且预示着未来通过扩展数据和模型规模,可以获得更大的性能提升。
高效的企业级人工智能模型,低成本实现高质量定制模型。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型(LLM),它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色,即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理,为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外,Arctic 采用 Apache 2.0 许可,提供无门槛的权重和代码访问,并通过开源数据配方和研究洞察,进一步推动了社区的开放性和成本效益。
强大的多模态LLM,商业解决方案
Reka Core是一个GPT-4级别的多模态大型语言模型(LLM),具备图像、视频和音频的强大上下文理解能力。它是目前市场上仅有的两个商用综合多模态解决方案之一。Core在多模态理解、推理能力、编码和Agent工作流程、多语言支持以及部署灵活性方面表现出色。
一个新的高效开源大型语言模型标准
DBRX是一个由Databricks的Mosaic研究团队构建的通用大型语言模型(LLM),在标准基准测试中表现优于所有现有开源模型。它采用Mixture-of-Experts (MoE)架构,使用362亿个参数,拥有出色的语言理解、编程、数学和逻辑推理能力。DBRX旨在推动高质量开源LLM的发展,并且便于企业根据自身数据对模型进行定制。Databricks为企业用户提供了交互式使用DBRX、利用其长上下文能力构建检索增强系统,并基于自身数据构建定制DBRX模型的能力。
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