有许多工具和框架可以用于构建能够生成或辅助编程任务的AI模型。以下是一些常见的工具和框架：

1. OpenAI GPT（Generative Pre-trained Transformer）：
– GPT是一系列生成式预训练模型，其中最知名的是GPT-3。这些模型可以用于自然语言生成任务，包括编程。通过提供上下文，GPT可以生成代码段、回答编程问题等。

2. GitHub Copilot:
– GitHub Copilot是由GitHub和OpenAI共同开发的工具，基于GPT技术。它是一个代码自动补全工具，可以根据注释或代码片段生成完整的代码。

3. DeepCoder:
– DeepCoder是由Microsoft Research开发的系统，旨在通过学习从输入输出示例中生成程序。它使用深度学习技术，以解决特定的编程问题。

4. Kite:
– Kite是一个AI辅助的编程工具，提供智能代码补全和建议。它学习程序员的编码风格，并提供相关的代码片段、文档和示例。

5. TabNine:
– TabNine是一个基于深度学习的代码补全插件，它使用大量的公开代码库进行训练，以提供智能的代码建议。

6. TensorFlow和PyTorch:
– TensorFlow和PyTorch是两个流行的深度学习框架，可以用于构建自定义的编程相关的AI模型。它们提供了强大的工具和库，使开发者能够实现各种深度学习应用。

7. CodeBERT:
– CodeBERT是由Facebook AI Research（FAIR）开发的一种预训练模型，专门用于源代码理解和生成。它可以用于自动化代码搜索、注释生成等任务。

这只是一个简要的列表，涵盖了一些主要的工具和框架。随着技术的发展，还会涌现新的工具和方法，用于增强AI在编程领域的应用。