Hugging Face 教程：让 OpenAI Codex 端到端训练开源模型
Hugging Face 发布教程，展示如何用 HF Skills 让 OpenAI Codex 完成端到端机器学习实验：验证数据集、选择硬件、生成并提交训练任务、监控进度、评估模型并生成报告。
推荐理由：完整演示了把端到端微调实验交给编码智能体的整套流程，可据此迁移到自己的训练任务。
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第 21–31 条 · 共 31 条Hugging Face Blog精选AI 评分6464
Google DeepMind精选AI 评分8484 Google DeepMind 发布 Gemini 3 Pro 并推出 Antigravity 平台
Google DeepMind 发布 Gemini 3 Pro，称其在各项主要 AI 基准上超过此前版本，并在编码上超过 2.5 Pro，兼顾智能体工作流与复杂零样本任务。
推荐理由：官方给出 Gemini 3 Pro 的定价、基准成绩和配套工具入口，可据此判断它在编码与智能体工作流中的位置。
Google DeepMind精选AI 评分8989 Google DeepMind 发布 Gemini 3，含 Gemini 3 Pro 与 Deep Think 模式
Google DeepMind 发布 Gemini 3，首发 Gemini 3 Pro 预览版并当天上线 Gemini 应用、AI Studio、Vertex AI 和新的智能体开发平台 Google Antigravity。
推荐理由：Gemini 3 Pro 与 Deep Think 的同期亮相，加上多项基准的提升，可供读者判断前沿模型的推理与智能体能力走到哪一步。
Hugging Face Blog精选AI 评分6868 Open R1 发布 CodeForces-CoTs 数据集、IOI 基准与 OlympicCoder 代码模型
Open R1 发布第三期更新，包括从 DeepSeek-R1 蒸馏的近 10 万条 C++ 与 Python 竞赛编程思维链数据集 CodeForces-CoTs、基于 2024 国际信息学奥林匹克（IOI）的新基准，以及微调的 7B 和 32B 模型 OlympicCoder。
推荐理由：Open R1 公布了从 R1 蒸馏的代码推理数据集、IOI 基准与两个开源模型，可看蒸馏训练的具体做法与教训。
Hugging Face Blog精选AI 评分7575 Answer.AI 与 LightOn 发布 ModernBERT：取代 BERT 的编码器模型系列
Answer.AI 与 LightOn 发布 ModernBERT，一个仅编码器模型系列，包含 base（149M 参数）和 large（395M 参数）两个规模，作为任何 BERT 类模型的即插即用替代。
推荐理由：从架构到训练的完整技术拆解，并附论文、预训练 checkpoint 与微调路径，便于判断能否替换现有 BERT 类编码器。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 StarCoder2-15B-Instruct 发布：完全透明可许可的自对齐代码模型
Hugging Face 发布 StarCoder2-15B-Instruct-v0.1，这是首个用完全可许可且透明的管线自对齐训练的代码大语言模型。它用 StarCoder2-15B 自行生成数千条指令-响应对再微调自身，不使用人工标注或大型闭源模型的蒸馏数据，在 HumanEval 上取得 72.6 分，超过 CodeLlama-70B-Instruct 的 72.0 分。
推荐理由：原文公开了完全透明的自对齐数据管线，读者可据此了解不依赖 GPT-4 蒸馏也能训练代码指令模型。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Google 发布 CodeGemma 代码模型系列
Google 发布开源代码模型系列 CodeGemma，基于预训练的 2B 和 7B Gemma checkpoint 进一步用 5000 亿 token 的英文、数学和代码数据训练，包含专注代码填充的 2B 基础模型、混合代码与自然语言的 7B 基础模型和面向对话的 7B Instruct 三个版本，上下文长度均为 8K。
推荐理由：原文给出三个规格的 CodeGemma 及其在 HumanEval 等基准上的对比数据和 FIM 提示词格式，便于评估其在代码补全场景的定位。
Hugging Face Blog精选AI 评分6767 BigCode 发布 StarCoder2 代码模型，并推出 The Stack v2 数据集
BigCode 发布透明训练的开放代码大模型 StarCoder2，含 3B、7B、15B 三个参数版本，分别由 ServiceNow、Hugging Face 和 NVIDIA 训练。
推荐理由：BigCode 同时放出 3B/7B/15B 三档代码模型与 67.5TB 数据集，可据此判断开源代码模型的当前水位。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Personal Copilot：如何训练自己的代码助手
Hugging Face 博客介绍了 HugCoder 的构建流程，用 top 10 公开仓库代码微调 StarCoder，使其补全自家代码库。
推荐理由：完整给出从代码数据采集到 QLoRA 微调 StarCoder、再接入 VS Code 的全流程与成本对比，可迁移到自有代码库。
Hugging Face Blog精选AI 评分8585 Meta 发布 Code Llama：Llama 2 的代码专用版本并接入 Hugging Face 生态
Meta 发布 Code Llama，这是基于 Llama 2 初始化、在 5000 亿 token 代码数据上训练的开源代码模型系列，提供 7B、13B、34B 三个参数版本，另有 Python 专用版（额外 1000 亿 token）和指令微调版，采用与 Llama 2 相同的许可协议并允许商用。
推荐理由：梳理 Code Llama 三个参数版本、Python 与 Instruct 变体的训练构成及生态集成方式，方便对照选型。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 BigCode 发布 StarCoder：面向代码的开源 LLM，HumanEval 达 40.8%
BigCode（Hugging Face 与 ServiceNow 联合）发布 StarCoder 和 StarCoderBase 代码大模型，基于 GitHub 宽松许可数据训练，覆盖 80+ 编程语言，约 15B 参数、训练 1 万亿 token。
推荐理由：StarCoder 是 BigCode 推出的开源代码大模型，约 15B 参数、上下文 8k，在 HumanEval 上以 40.8% 超过 CodeGen-16B-Mono 和 OpenAI code-cushman-001，并公开权重与数据集。