开发者写代码，和数学家写公式一样是非常自然的一件事。开发者将完成某个任务的步骤和逻辑，一行行写成代码，并期待达到预定的效果。数学家从某个事实出发，将思考过程一行行写成表达式，并期待找到复杂逻辑背后的简单关系。
---- 新智元报道 编辑：润 好困 【新智元导读】谷歌Colab即将上线大模型辅助编程，代码生成，代码补全，聊天机器人全都有。 谷歌版的Github Copilot来了！ 5月17日，谷歌宣布，Google Colaboratory（Colab）即将加入全新的AI编码功能—— 代码生成，代码补全，代码聊天机器人，你能想到的全都有。 再加上Colab的之前提供的全云端运行的Jupyter笔记本环境，开发者可以方便使用Keras，TensorFlow，PyTorch，OpenCV等框架在谷歌提供的
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 比Codex还会写C语言的AI代码生成模型，现在开源了！ 这段时间，用AI写代码可以说是大火，其中最著名的要属OpenAI的Codex和DeepMind的AlphaCode。 △基于Codex的Copilot 然而，这两个AI模型，全都没有开源： 其中AlphaCode只给出了一些测试样例，而Codex只开放了API。 为此，来自CMU的几个研究人员，用GPT-2搞出了一个名叫PolyCoder的AI代码生成模型，而且还是开源的。 据研究人员表示，虽
最近无意看到网上有人使用Python编写几十行代码生成图像验证码，感觉很是繁琐，这里为各位朋友推荐两种方法，使用4行Python代码即可生成验证码。
Cursor是一款AI代码生成工具，它能够自动生成高质量的Python代码。通过使用Cursor，开发者可以快速地生成Python代码，减少开发时间和人力成本。例如，以下是使用Cursor生成的一个简单的Python函数：
最近，基于大模型的代码生成已经普遍应用于各大开发软件中。但是，LLM的固有偏见会影响其代码生成的创造性，
2023年8月24日，Meta 开源了基于 Llama 2) 通用 LLM 的代码生成系列模型 Code Llama)，支持Python, C++, Java, PHP, TypeScript, C# 和 Bash 编程语言，而且支持学术研究和商业使用。
对标 OpenAI 的法国 AI 独角兽 Mistral AI 有了新动作：首个代码大模型 Codestral 诞生了。
最近，有一篇论文提出了一种基于语法的结构化CNN代码生成器，用《炉石传说》（HearthStone）基准数据集进行实验的结果表明：
pyshorteners提供了18种短链根域名供使用，作者提供了口子，如果你有发现比较好用在线短链服务的也可以贡献代码。
UIUC清华团队的研究人员发布了Magicoder，不到7B参数，就能在代码生成领域与顶级代码模型不相上下。
Hugging Face 技术负责人 Philipp Schmid 表示：“代码自动补全工具，如 GitHub Copilot，已被超过一百万开发者使用，帮助他们的编码速度提高了 55%。看到像 Magicoder 和 OSS-INSTRUCT 这样的开源创新超越了 OpenAI 的 GPT-3.5 和 Google DeepMind 的 Gemini Ultra，真是令人振奋。这些进步不仅展示了人工智能技术的快速发展，也突显了开源社区在推动这一领域创新中的重要角色。”
CodeGeeX 是一个具有 130 亿参数的多编程语言代码生成预训练模型，采用华为 MindSpore 框架实现，在鹏城实验室“鹏城云脑 II”上使用 1536 个国产昇腾 910 AI 处理器训练而成。
以下是大家推荐的最近很火爆的代码生成器神器。如果有更好的希望大家多多留言，我会及时补充上去。
“AI 助手”与程序员并肩工作的想法存在于我们的想象几十年了，它催生了来自编程语言Ferdowsifard et al. 2020; Miltner et al. 2019; Ni et al. 2021; Raychev et al. 2014和机器学习Guo et al. 2021; Kalyan et al. 2018; Xu et al. 2020社区的大量工作。由于大型语言模型(LLMs) Li et al. 2022; Vaswani et al. 2017的最新突破，这个梦想变得接近了。OpenAI的Codex模型Chen et al. 2021包含120亿个模型参数，训练了GitHub上5400万个软件库，能够正确解决30-70%的常规的Python问题，而DeepMind的AlphaCode Li et al. 2022在竞争性编程平台Codeforces上排名前54.3%，超过了5000名人类程序员。凭借这种令人印象深刻的表现，大型代码生成模型正在迅速逃离研究实验室，为工业编程助手工具提供动力，例如Github Copilot Friedman 2021。
这次，他们发布了首款代码生成模型Codestral，支持80多种编程语言以及32K长上下文窗口。
大语言模型（LLM）在理解和生成自然语言文本方面已经取得了显著的进步。随着应用场景的逐渐多样化，利用模型快速写出高质量代码，修复代码 Bug，提升开发效率等需求对大语言模型编程代码的能力提出了新的挑战。
ChatGPT 的爆火让大家看到人工智能（AI）的宏大前景，那么对于程序员来说，ChatGPT 如何能作为程序员们最忠实的伙伴，被充分运用于编程中呢？
---- 新智元报道 编辑：好困 【新智元导读】最近，华为基于PanGu-Alpha研制出了当前业界最新的模型PanGu-Coder，不但熟悉常见算法，还能熟练地使用各种API，甚至可以求解高等数学问题。作为国产函数级代码生成模型，PanGu-Coder在中文上表现也十分出色！ 基于预训练模型的生成技术在自然语言处理领域获得了极大的成功。近年来，包括OpenAI GPT-3、华为PanGu-Alpha等在内的文本生成模型展示出了惊人的创造力，生成能力远超以往的技术，逐渐成为序列生成的一种基本范式，
Codestral 被视为迈向赋予每个人代码生成和理解能力的垫脚石，这是在人工智能创建的应用程序代码工具领域长期竞争中的最新一轮攻击。
法国初创公司Mistral AI最近推出了一个名为Codestral的大型编程语言模型，旨在为开发人员提供强大的代码生成和辅助工具。这个模型支持超过80种编程语言，包括Python、Java、C++、JavaScript，以及1957年问世的Fortran等。
CodeFuse 是一款为国内开发者提供智能研发服务的产品，该产品是基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型，旨在辅助开发者提高编码效率和代码质量。它提供了多项功能，包括辅助编码、代码优化和生成单测。通过海量数据提供实时的代码补全服务，包括行内补全和片段补全，并支持解释代码、生成注释等功能，帮助开发者快速完成功能研发，提高研发效率。此外，CodeFuse 还能对选定的代码段进行分析理解，提出优化和改进建议，并能直接基于改进建议形成代码补丁，帮助开发者写出更好的代码。另外，在写完业务逻辑后，只需选中代码选择生成单测，即可智能生成具备业务语义的测试用例，从而提升问题发现的效率，方便快捷。
代码自动补全这个功能还是比较需要的，尤其是大项目。在其他模块内定义的数据类型，如果没有代码自动补全写起来太麻烦了。比如django的model中定义的属性，写查询filter的时候，没有代码自动完成，就需要去找各个属性，更恶心的是外键的关联查询直接没有__补全的功能，就得去找对应关系。数据结构复杂了之后这个工作就变成了灾难。
Source Generators（源代码生成器）是.NET生态系统中的一项强大工具，它为开发人员提供了在编译时生成额外代码的能力，从而实现了自动化、性能优化以及更多应用场景。本文将探讨.NET Source Generators 的应用场景，包括自动代码生成、元数据处理、性能优化、DSL 支持、代码分析和跨语言交互。
ChatGPT是一个优秀的人工智能工具，可以根据自然语言提示自动生成代码。然而，对于程序员来说，它可能无法完全满足开发者的需求。下面我来给大家介绍7种更专注于编码的人工智能工具。
开发者们将从简单、重复的编码工作中解脱出来。但是随之而来的诸多问题，往往让使用 AI 的开发者们头秃不已。
北大研究者最近提出了使用卷积神经网络（CNN）解码器生成代码的方法，并在《炉石传说》数据集上进行了测试，效果超过了此前各类业内最佳模型。该研究的论文已被 AAAI 2019 大会接收。研究者称，这是首个成功用 CNN 解码器生成代码的工作。
基于Vue + ElementUI 的web项目工程框架，专注于中台系统快速搭建，框架已在多个项目实战检验。特色：搭配代码生成器，可生成api调用、vuex管理、模拟数据代码；内置常用超过70个组件、扩展；子模块支持前端微服务，可以批量编译打包；独立开发、运行、部署；支持更新升级。
今日，Meta 的开源 Llama 模型家族迎来了一位新成员 —— 专攻代码生成的基础模型 Code Llama。
又到了一年一度的情人节（Valentine's Day）。每到这一天，有对象的到处撒狗粮，没对象的想办法引起“ta”的注意。下面用程序员的方式教大家如何传递心意。
自动化代码生成这种能减少工作量的事情一直是程序员们的最爱。如果某些代码片段不断重复自身，我们会用宏替换来减少这种重复，但如果涉及到大规模，架构级别的重复，那么我们倾向于用代码生成来解决这种重复。日常工作中，大家使用得比较多的代码生成工具有 gRPC（或者其衍生的一系列 xRPC），用于把微服务的描述生成不同语言的代码。此外还有 GraphQL，用于把 GraphQL schema 生成服务端和客户端的代码。
当地时间 1 月 29 日，Meta 发布了 Code Llama 70B，Meta 表示这是“Code Llama 家族中体量最大、性能最好的模型版本”。Code Llama 70B 与先前其他家族模型一样提供三种版本，且均可免费用于研究和商业用途：
Thrift源于大名鼎鼎的facebook之手，在2007年facebook提交Apache基金会将Thrift作为一个开源项目，对于当时的facebook来说创造thrift是为了解决facebook系统中各系统间大数据量的传输通信以及系统之间语言环境不同需要跨平台的特性。所以thrift可以支持多种程序语言，例如: C++, C#, Cocoa, Erlang, Haskell, Java, Ocami, Perl, PHP, Python, Ruby, Smalltalk. 在多种不同的语言之间通信t
模型用起来太繁琐？没关系，除了模型本身的更新，CodeGeeX的插件版本很快也将全面升级至新版。
CodeGeeX 是一个由清华大学的知识工程实验室团队开发的 AI 代码生成工具，它采用了华为开发的 AI 框架 MindSpore，它可以帮助程序员自动生成代码、翻译代码、重构代码、编写文档以及回答编程问题。CodeGeeX 支持超过 20 种编程语言，包括 Python、Java、C++、JavaScript 和 Go。它还可以作为插件安装到流行的 IDE 中，如 VS Code、IntelliJ IDEA 和 PyCharm。
一个Stable Diffusion还不够！Stability AI再放杀手锏，进击代码生成领域：
在爬虫中，我们在爬取某些网页时，需要的数据中有时间日期，静态的网页直接就可以爬取，但碰到动态加载的对应的时间可能就是 js 代码生成的，直接爬取得不到。小编给大家带来了两个例子来爬取对应的时间日期。
图片来源：开源中国 https://my.oschina.net/u/6942768/blog/10122694
在软件开发领域，提高编码效率一直是开发者们追求的目标。GitHub Copilot 作为一个代码智能助手，通过深度学习和自然语言处理技术，为开发者提供了全新的编码体验。本文将深入探讨 GitHub Copilot 的概述、特点以及未来发展方向。
谷歌机器人团队的研究人员开源了代码即策略（CaP），这是一种机器人控制方法，它使用大型语言模型（LLM）生成实现用户指定目标的机器人控制代码。CaP 使用分层提示技术进行代码生成，在 HumanEval 代码生成基准测试中优于以前的方法。
今天，Meta正式发布了Code Llama 70B，作为Code Llama系列中规模最大，性能最强的版本，一举击败了GPT-4！
近年来，编码和编程领域经历了一场重大革命，而在这一变革中的重要参与者之一就是 ChatGPT。这一尖端技术为程序员和开发人员提供了一种新颖而迷人的方法来解决困难的编码难题并简化他们的工作流程。由于其出色的自然语言处理能力和阅读和解释代码的能力，ChatGPT 是程序员的理想问题解决工具。
无论你是想要提升自己的编程技能，还是寻找一种更高效的开发方式，Blackbox AI 都可以成为你不可或缺的工具。通过这篇博客，希望你能更好地了解 Blackbox AI 的强大功能，并激励你在未来的开发过程中尝试和使用它。🌟
在现代软件开发中，利用大型语言模型(LLM)生成代码已成为提高开发效率的重要手段。然而，对于企业来说，如何让这些模型了解并遵循内部的代码规范、使用自定义组件和公共库，仍然是一个挑战。本文将详细介绍如何通过检索增强生成(RAG)技术，结合企业特定的知识库，构建一个适合企业内部使用的代码生成系统。
程序里面的单词叫做Token，Token的类型包括：关键字、标识符、字面量、操作符等
随着人工智能技术的迅猛发展，GitHub Copilot和OpenAI Codex的推出标志着AI辅助编程的新时代的来临。这两个工具基于先进的语言模型，可以极大地提升开发者的编码效率。本文将详细介绍GitHub Copilot和OpenAI Codex的使用方法，以及它们是如何改变编程方式的。
作为一个老码农，自从ChatGPT出来之后，我就对大模型产生了浓厚的兴趣。一开始，我都是使用ChatGPT，直到有一天OpenAI突然将我的账号封掉了（ps:也没有说明原因，申诉也失败了），不得已我转头开始使用国产大模型。
为了更加全面的探究大语言模型的代码能力，该工作提出了一个涵盖40种编程语言的大规模多语言多任务代码评测基准（McEval），包含了16000个测试样本。评测结果表明开源模型与GPT-4相比，在多语言的编程能力上仍然存在较大差距，绝大多数开源模型甚至无法超越GPT-3.5。此外测试也表明开源模型中如Codestral，DeepSeek-Coder, CodeQwen以及一些衍生模型也展现出优异的多语言能力。该基准的提出对推动多语言代码评测具有重要意义。
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