CodeFuse「编码挑战季」：冲刺最后1个月！MelGeek磁轴键盘、Beats耳机等你来拿~

CodeFuse

墨衍会员 · AI 创作全网分发码龄3年

关注

原创最新推荐文章于 2026-11-09 17:12:12 发布 1.5k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

科技中介服务机构如何高效完成技术成果的筛选与匹配服务？.docx 科技中介服务机构如何高效完成技术成果的筛选与匹配服务？立即下载

本次活动自 1024 程序员节开始，12 月底结束，还有一个月的挑战时间，速来参与，赢取超值奖品！！！

活动介绍

本次 CodeFuse「编码挑战季」活动，需实际完成muAgent、MFTCoder、ModelCache、CodeFuse-IDE 四个代码仓库的编码挑战，深化对 CodeFuse 项目及开源社区了解、技术提升的同时，还有机会赢取 CodeFuse 定制周边，有突出贡献的开发者，还将获得 MelGeekMADE68 PRO磁轴键盘、Beats Studio Pro无线蓝牙耳机~

对活动有任何疑问欢迎提交 ISSUE 、在https://github.com/orgs/codefuse-ai/discussions 页面发起讨论或加入我们的社群，我们将倾力解答。每个任务根据难度不同，完成后将获得相应积分，积分可兑换 CodeFuse 定制的周边礼品。积分排名将在活动结束后统一进行公示~（如需进行积分兑换可随时在社群内@CodeFuse服务小助手）

赛程安排

即日起至 12 月底，在本次活动任务专区 https://github.com/orgs/codefuse-ai/projects/3/views/1 领取并完成任务即可赢取 CodeFuse 定制周边。

参赛步骤

在CodeFuse「编码挑战季」任务专区 https://github.com/orgs/codefuse-ai/projects/3/views/1 浏览并跟帖你感兴趣的任务，认领回复格式：【GitHub ID + Give it to me】
任务开发：成功认领任务后，即可进入任务的具体实现阶段啦，请在活动有效期内完成任务哟。如需提交设计思路，请投递：codefuse_ai_native@service.alipay.com
PR 提交：当按照任务要求全部完成后，以 PR 形式提交要求内容到指定位置。（说明：收到 PR 提交后，研发老师会在 2-3 个工作日进行验收并给到 Review 意见。）

奖品设置

开发者可自由领取任务，每个任务根据难度不同，完成后将获得相应积分，积分可兑换 CodeFuse 定制的周边礼品。

1 积分得 CodeFuse 定制鼠标垫
2 积分得 CodeFuse 定制 U 型枕
3 积分得 CodeFuse 定制单肩包
4 积分得 CodeFuse 文化衫
5 积分得 CodeFuse 定制双肩包

在项目内持续贡献且获得该项目研发老师认可，即可获得特别贡献奖：MelGeekMADE68 PRO磁轴键盘X4、Beats Studio Pro 无线蓝牙耳机X4

参与社群互动

在完成任务过程中你有任何疑问，可第一时间在任务界面反馈、提交 ISSUE 或在社群与我们互动~

对项目有任何优化建议和想法也可以跟我们互动哦！

一些项目介绍

muAgent

一个全新的由LLM与EKG(Eventic Knowledge Graph，行业知识载体)驱动的Agent框架，协同MultiAgent、FunctionCall、CodeInterpreter等，通过基于画布的拖拽和简单的文本书写，大语言模型可以协助您在人为指导下执行各种复杂的SOP。兼容市面上现有的框架，可实现复杂推理、在线协作、人机交互、知识按需四大核心差异化技术功能。此框架已在蚂蚁集团内部多个复杂DevOps场景中得到验证。同时，快来体验我们快速搭建的Undercover游戏吧！

仓库地址：https://github.com/codefuse-ai/CodeFuse-muAgent

MFTCoder

针对代码 LLM 的高精度、高效率多任务微调框架。

MFTCoder是 CodeFuse 的一个开源项目，用于在大型语言模型 (LLM) 上进行准确高效的多任务微调 (MFT)，尤其是 Code-LLM（用于代码任务的大型语言模型）。此外，我们开源了 Code LLM 模型和与代码相关的数据集以及 MFTCoder 框架。

在 MFTCoder 中，我们发布了两个用于微调大型语言模型的代码库：

MFTCoder-accelerate是一个具有加速和 DeepSpeed/FSDP 的框架。所有技术栈都是开源且充满活力的。我们强烈建议您尝试这个框架，让您的财务调整准确而高效。

MFTCoder-atorch基于ATorch框架，这是一个LLM的快速分布式训练框架。

该项目的目标是促进合作并分享大型语言模型的进步，特别是在代码开发领域。

仓库地址：https://github.com/codefuse-ai/MFTCoder

ModelCache

ModelCache 是一个用于大型语言模型（LLM）的语义缓存系统，通过缓存预先生成的模型结果，减少类似请求的响应时间，该项目旨在通过引入缓存机制来优化大模型推理服务，帮助企业和研究机构降低推理部署成本，提高模型性能和效率，并为大型模型提供可扩展的服务。通过开源，我们旨在分享和交流与大型模型语义缓存相关的技术。