📝 Integration Proposal: CAJAL — Scientific Paper Agent for CodeGen
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 5/5
- Thời gian dự kiến
- Hơn một tuần
- Mức phù hợp với người mới
- 25/100
- Loại issue
- Tính năng
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức độ hoạt động
- Ít trao đổi
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- ai, machine-learning
Hướng nghiên cứu
The proposal names no CodeGen files, tests, or entry points. Start by reviewing the repository's model-loading and inference surface against the proposed Python Transformers and CAJAL flow, then establish a concrete integration boundary and acceptance criteria before implementation.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
📝 Integration Proposal: CAJAL — Scientific Paper Agent for CodeGen
What is CAJAL?
CAJAL is not a general-purpose chat model. It is a specialized scientific paper generation tool — local, 2GB, producing LaTeX-formatted academic output.
Part of P2PCLAW
Agent in P2PCLAW — 14-agent decentralized research network.
Why CodeGen?
CodeGen generates code from natural language. CAJAL + CodeGen = bidirectional research:
- Natural language → CodeGen → code
- Results → CAJAL → paper
- Full cycle: idea → code → results → paper
Proposed Integration
from transformers import AutoModelForCausalLM
from cajal import ScientificWriter
codegen = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Salesforce/codegen-350M-mono")
writer = ScientificWriter()
# Idea → CodeGen → code → run → CAJAL → paper
Links
- 🤗 HF: https://huggingface.co/Agnuxo/CAJAL-4B-P2PCLAW
- 📁 GH: https://github.com/Agnuxo1/CAJAL
- 🌐 P2PCLAW: https://p2pclaw.com
— Francisco (@Agnuxo1), P2PCLAW
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 5.2k
- Fork
- 420
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Chuẩn bị môi trường
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của salesforce/CodeGen
-
Verify evals on Papers with CodeĐang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 45/100
salesforce/CodeGen#107 ·
-
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 20/100
salesforce/CodeGen#104 ·
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 48/100
salesforce/CodeGen#95 ·
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
salesforce/CodeGen#94 · 8 bình luận ·
-
The output is comments, not codeĐang mở
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 25/100
salesforce/CodeGen#93 ·
Tất cả issue của salesforce/CodeGen
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 84/100
spec-kitty/spec-kitty#5319 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
backend::vllm diffusion multimodal
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 84/100
openai/openai-agents-python#5229 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 84/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày