通义灵码单元测试实践__智能编码助手_AI编程
本文首先讲述了什么是单元测试、单元测试的价值、一个好的单元测试所具备的原则,进而引入如何去编写一个好的单元测试,通义灵码是如何快速生成单元测试的。
通义灵码最佳使用实践参考__智能编码助手_AI编程
通义灵码是JetBrains或VSCode集成开发环境(IDE)中嵌入的一款智能开发助手工具,旨在通过人工智能技术简化软件开发过程,提升开发效率。本文将介绍在开发过程中如何深度体验多种辅助功能。其主要功能包括:通用大模型问答、生成单元测试、提供场景优化、编写说明文档,以及根据您的代码生成高质量AI驱动的代码等。这些功能为开发者提供了显著的便利与效率提升。
通义灵码衡量AI辅助编程带来的收益__智能编码助手_AI编程
本文主要介绍了如何度量研发效能,以及AI辅助编程是如何影响效能的,进而阐述如何衡量AI辅助编程带来的收益。
解锁AI新纪元:LangChain保姆级RAG实战,助你抢占大模型发展趋势红利,共赴智能未来之旅!
基于LangChain 进行保姆级RAG实战演练:大模型发展趋势和红利期把握 随着人工智能技术的不断进步,大型语言模型(LLM)在各个领域的应用日益广泛。而检索增强生成(RAG)技术,作为提升LLM性能的重要手段,正逐渐受到业界的广泛关注。本文将通过对比和对比的形式,详细...
通义灵码知识库问答增强:知识库构建与管理指南__智能编码助手_AI编程
通义灵码能够结合企业知识库的私域数据,生成贴合企业特点的回答。充分发挥检索增强技术的优势,构建高质量的企业知识数据以及合理的知识库权限管理是必不可少的。本文将为您详细介绍如何构造与管理一个高质量的企业知识库。
AI大模型 智能AI开源模型与大模型接口整理(8个开源模型+7个大模型接口)
数据主要来源于【数据学习】的整理和汇总。 1.说明 1.1 开源模型 免费、本地部署安全性高部分开源模型版本相对落后、硬件资源需求高、性能一般技术门槛高、需要进行一定量的开发工作更新维护成本较高 1.2 大模型接口 付费(按需收费)、非本地部署可能存在数据安全问题模型较新、无需硬件资源、性能好开发工作量相对较少实时更新无需维护 2.开源模型整理 2.1 ChatGLM...
AI(人工智能)大模型:智能新突破与挑战
深理解能力的提升 在深度学习的领域中,理解力的增强不仅关乎模型的精度,还关系到我们如何让算法更为智能。为了实现这一目标,我们必须从两个核心方面入手。首先是对算法本身的优化和改进。这涉及到更先进的网络结构设计和更精细的参数调整,确保模型能够捕捉到数据的细微特征。其次是数据质量的提升,这是增强模型理解能力的关键因素。通过细致的数据预处理,如清洗噪声数据、填补缺失值等,我们可以确保输入数据的清...
优刻得为智谱AI构建超千卡推理集群,让全球用户畅享大模型智能生活
时光倒回到2021年的那个夜晚。一位妈妈灵感枯竭,无法继续她的小说创作;一旁的爸爸正忙碌于代码的世界,他想要在工作之余开发一款小游戏,却困于代码调试;而他们的孩子,正眉头紧锁地趴在书桌上,为一道奥数题苦思冥想。 2024年的...
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人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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