简介:

代码生成任务的新型模型,测试准确率高于GPT-4 Turbo。

功能:

在HumanEval基准数据集上测试准确率达到90.9%,超过GPT-4 Turbo。

能够自动安装所需的包,并在用户需要时尝试运行代码。

提供了代码解释器,可以验证代码的正确性。

提供了Web演示,包括代码解释器功能。

模型可在Huggingface上获取,包括AutoCoder (33B)和AutoCoder-S (6.7B)。

支持自定义环境并进行测试。

需求人群:

"目标受众为需要自动代码生成和验证的开发者和编程人员。AutoCoder通过提供高准确率的代码生成和自动包安装功能,帮助他们提高开发效率,减少手动调试代码的时间。"

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