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Moatless Tools 利用大语言模型优化大型代码库

Moatless Tools LLM 代码编辑 SWE-Bench 有限状态机 Github 开源项目

Moatless Tools是一个开源项目，致力于探索大语言模型在编辑大型代码库中的应用。该项目通过构建工具插入上下文并处理响应，而非依赖代理推理。在SWE-Bench基准测试中，Moatless Tools使用GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet取得了显著成果。项目采用基于有限状态机的循环，包含搜索、识别和计划编码等功能，实现了高效的代码编辑。

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介绍相关项目

are-copilots-local-yet - 使用本地大语言模型实现代码自动补全和开发助手的最新进展

Are Copilots Local Yet?Editor ExtensionsGitHub CopilotGithubLLMLocal Models开源项目

本页面提供了当前使用本地大语言模型作为代码自动补全工具和开发助手的最新进展，包括编辑器扩展、工具、聊天界面、模型和数据集等。虽然本地Copilots仍处于早期实验阶段，但这些工具在离线和私密环境中能提升工作效率。随着模型改进和编辑器插件开发，代码自动补全集成工具预计将迎来新的发展浪潮。

FastEdit - 自定义知识快速注入大型语言模型的工具

FastEditGithub多语言样本编辑开源项目模型更新编辑大型语言模型自定义知识注入

FastEdit是一个开源工具，旨在帮助开发者通过单一命令快速向大型语言模型注入更新的自定义知识。支持ROME等编辑算法和多种LLM，确保信息的时效性与准确性，适用于多语言处理，易于安装和配置。

CodeGPT - JetBrains插件集成多种先进AI模型提升编码效率

AI编程助手CodeGPTGithubJetBrains插件代码生成大语言模型开源项目

CodeGPT是一款集成多种先进AI模型的JetBrains插件，为开发者提供免费的智能编码辅助。该插件支持GPT-4、Claude 3和Code Llama等顶级语言模型，提供代码自动补全、智能对话、快速编辑和提交信息生成等功能。CodeGPT还支持离线开发模式，保障代码隐私安全。通过优化整个软件开发流程，该插件显著提升了开发效率。

speechless-code-mistral-7b-v1.0 - 全面支持多语言的代码生成与推理模型

GPTQGithubHuggingfacePythonSpeechlessCoder开源项目文本生成模型模型优化

该项目展示了一款专注于代码生成和推理的模型，具备提升推理和规划能力的特点。其多种量化选项支持8位以下的CPU+GPU推断，使其在多种编程语言上均表现不俗。模型经过微调，覆盖了201,981个样本的数据集，包括编码、推理和规划样本，支持Alpaca指令格式。在HumanEval基准测试中通过率达51.22%，适用于多种编程语言的验证，如Python、Java、C++等，为编程助手和代码验证提供支持。

llm-analysis - 大型语言模型训练与推理的延迟和内存使用分析工具

GithubTransformer模型llm-analysis内存分析大语言模型延迟分析开源项目

llm-analysis 是一款为大型语言模型（LLMs），如Transformer设计的工具，用于在不同的模型、GPU、数据类型和并行配置下估算训练与推理的延迟和内存使用。通过简单设置，可以快速计算出不同训练和推理方案的系统性能，以确定最优和可行的配置方案。此外，llm-analysis 支持多种并行化和重计算策略，并提供多种预定义配置和命令行接口，极大简化了配置和调试流程。它功能强大且易于集成，是开发和优化LLMs的理想工具。

llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解

ChatGPTGPT-2GithubLLMMOETransformer开源项目

LLM百宝箱是大模型相关资源的综合汇总，包括算法、训练、推理、数据工程、压缩和测评等方面。用户可以通过目录和链接快速找到相关内容，如Transformer和GPT模型的原理和源码解析，以及混合专家模型（MoE）等前沿技术。此外，还提供了LLM微调、对齐和推理优化的实现方案和技巧，帮助开发者和研究者深入掌握并应用大模型技术。

llm-hub - 全面了解先进语言模型在各领域的应用

GPT-3GithubLarge Language ModelsOpenAInatural language processing开源项目

这个存储库展示了GPT-3等先进语言模型在文本生成、搜索和问答领域的应用，提供详尽的教程和资源，帮助开发者构建自己的应用。无论是语言爱好者、机器学习研究者还是AI爱好者，这里是探索自然语言处理的理想平台。

LLM4Decompile - 大型语言模型驱动的二进制代码反编译技术

GithubLLM4Decompile二进制代码反编译大语言模型开源项目源代码

LLM4Decompile是一款创新的开源大型语言模型，专注于二进制代码反编译。该模型能将Linux x86_64二进制文件转换为可读的C源代码，覆盖GCC的O0至O3优化级别。项目提供多个参数规模的模型版本，从1.3B到33B不等。其中，最新的22B-V2版本在HumanEval-Decompile基准测试中实现了63.6%的重新执行率。LLM4Decompile不仅可直接反编译二进制文件，还能优化Ghidra等工具生成的伪代码，为二进制分析和逆向工程领域提供了新的可能性。

awesome-llm-security - 发现LLM安全工具和资源，了解大语言模型的安全挑战

Black-box attackDefenseGithubLLM SecurityToolsWhite-box attack开源项目

收集了与LLM安全相关的顶级工具、文档和项目，包括白盒攻击、黑盒攻击、后门攻击和防御策略的研究论文，以及安全测试和保障工具。提供丰富资源，助力深入了解和应对大语言模型的安全问题，为研究人员和开发者提供实用指导。

Llama-3.2-1B-bnb-4bit - Llama-3.2-1B模型训练加速与内存优化工具

GithubHuggingfaceLlama 3.2Unslothtransformers大语言模型开源项目微调模型

Unsloth是一个开源项目，旨在优化Llama-3.2-1B等多种语言模型的训练过程。该工具可将Llama-3.2-1B模型的训练速度提升2.4倍，同时减少58%的内存使用。项目提供免费的Google Colab notebook，支持Llama-3.2、Gemma 2和Mistral等模型，便于初学者进行模型微调。Unsloth通过提高训练效率和降低资源消耗，为AI模型开发提供了实用的优化方案。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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