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我很兴奋地宣布Fast Apply，这是一个开源的、微调过的Qwen2.5编码模型，旨在快速且准确地应用高级模型提供的代码更新以生成一个完全编辑好的文件。这个项目的灵感来源于Cursor的博客文章（现已删除），你可以在这里查看存档版本[https://web.archive.org/web/20240823050616/https://www.cursor.com/blog/instant - apply]。当使用像Aider这样的工具时，用SEARCH/REPLACE块更新长文件可能非常缓慢且成本高昂。Fast Apply通过允许大型模型专注于编写实际的代码更新而无需重复整个文件来解决这个问题。它可以有效地处理来自Claude或GPT的自然更新片段，无需进一步的指令，比如：//…现有代码…{edit 1}//…其他代码…{edit 2}//…另一段代码…使用快速提供商（Fireworks）时的性能：1.5B模型：约340 tok/s7B模型：约150 tok/s。这些速度使Fast Apply适合日常使用，并且这些模型足够轻量，可以轻松在本地运行。一切都是开源的，包括模型、数据和脚本。[HuggingFace: FastApply - 1.5B - v1.0](https://huggingface.co/Kortix/FastApply - 1.5B - v1.0)[HuggingFace: FastApply - 7B - v1.0](https://huggingface.co/Kortix/FastApply - 7B - v1.0)[GitHub: kortix - ai/fast - apply](https://github.com/kortix - ai/fast - apply)[Colab: 现在就在👉Google Colab上试用](https://colab.research.google.com/drive/1BNCab4oK - xBqwFQD4kCcjKc7BPKivkm1?usp = sharing)。由SoftGen赞助：用于编写全栈端到端网络应用的代理系统。来看看吧！这是我对社区的第一个贡献，我渴望收到你们的反馈和建议。让我知道你们的想法以及如何改进它！

讨论总结

原帖发布了Fast Apply项目，这是一个开源的、基于Qwen2.5 Coder Model微调的项目，旨在快速准确应用代码更新。大部分评论者对该项目持认可和积极态度，如赞赏其开源性，认为项目很酷、很棒等。同时也有一些评论者提出疑问，如项目是否能生成diff风格补丁、关于准确性方面的信息、与其他模型的兼容性等，还有评论者反馈了使用过程中遇到的问题，如链接问题和工具使用故障。

主要观点

  1. 👍 对Fast Apply项目表示认可和积极态度
    • 支持理由：项目的各种特性如开源、功能等得到赞赏，许多评论者用简洁话语表达肯定。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 询问Fast Apply项目相关问题
    • 正方观点：对项目深入了解有助于更好地使用或改进项目，如询问不生成diff风格补丁的原因等。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 反馈Fast Apply项目使用中的问题
    • 评论者遇到如GitHub链接、工具使用故障等问题并提出。
  4. 🤔 对Fast Apply项目的期待
    • 包括对项目未来计划、与其他模型比较等方面的期待。
  5. 😎 指出项目相关技术方面的见解
    • 如认为LLM和常规代码接口应简单接近自然语言等。

金句与有趣评论

  1. “😂 <3 legend! This is the way.”
    • 亮点：简洁表达对原帖作者开源做法的高度赞赏。
  2. “🤔 gaztrab: This is actually really cool!”
    • 亮点：简短有力地对项目表示肯定。
  3. “👀 cjc4096：Is there a reason this couldn’t generate diff style patches? Would automatically work with many existing tools and work flows.”
    • 亮点：提出有价值的疑问。
  4. “😎 involviert：In my experience such interfaces between LLMs and regular code really profit from keeping it as simple as possible, and as close to natural language as possible.”
    • 亮点：提供关于项目技术方面的见解。
  5. “💡 AcanthaceaeNo5503：The training time on A100 PCle is less than 1 hour for 1.5B and between 2 to 3 hours for 7B.”
    • 亮点：给出项目相关的具体数据。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大多数评论者对Fast Apply项目表示认可、赞赏或期待。主要分歧点较少，只是在对项目的一些具体问题上存在疑问或反馈问题，如项目的准确性、与其他模型的兼容性等，这可能是因为评论者从不同的使用需求和角度出发看待这个项目。

趋势与预测

  • 新兴话题：项目未来计划、与其他模型的比较以及项目的优化改进等可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果项目不断发展优化，可能对代码编辑、开源项目发展以及相关的模型应用领域产生积极影响。

详细内容：

标题：《Fast Apply：开源代码更新的创新工具引发热烈讨论》

近日，Reddit 上一则关于“Fast Apply”的帖子引起了众多网友的关注。该帖子获得了大量的点赞和评论，大家围绕这一开源工具展开了热烈的讨论。

原帖主要介绍了 Fast Apply，这是一个基于 Qwen2.5 Coder Model 进行微调的开源工具，旨在快速准确地应用高级模型提供的代码更新，生成完整的编辑文件。帖子还提到了项目的灵感来源、性能表现，以及相关的链接。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人称赞一切都是开源的，认为这是非常棒的举措。有人认为这个工具很酷，期待试用并给出反馈。还有人对其性能、准确性、能否与其他工具或语言兼容等问题提出了疑问和见解。

比如，有人提出“Is there a reason this couldn’t generate diff style patches? Would automatically work with many existing tools and work flows.”，认为如果能生成差异风格的补丁，会更便于与许多现有工具和工作流程配合使用。而有人则根据自身经验表示“such interfaces between LLMs and regular code really profit from keeping it as simple as possible, and as close to natural language as possible.”，强调保持简单和接近自然语言的重要性。

关于准确性，有人问道“非常酷的项目。你有一些关于准确性的信息可以分享吗？一些示例也会很有帮助。另外，1.5B 和 7B 模型在准确性方面有什么区别？”，作者回复评估并不简单，并举例说明了一些情况。

对于未来的计划，有人好奇“Any plans for the future? Can you share the wandb run profile?”，作者表示会聚焦于添加更多数据和语言以避免过拟合，还会优化 7B 的微调超参数。

总之，Fast Apply 这个开源工具激发了大家的兴趣和讨论，虽然存在一些疑问和挑战，但也充满了发展的潜力。希望未来它能不断完善，为开发者带来更多的便利。