需求人群:
"目标受众主要是软件开发者和编程爱好者,他们需要一个高效的编程辅助工具来提高编码效率和质量。Copilot Arena通过集成多种语言模型,为用户提供了多样化的编程辅助选择,特别适合那些希望在不同模型间比较和选择最适合自己编程风格的开发者。"
使用场景示例:
开发者在编写Python代码时,使用Copilot Arena获取自动完成建议。
在进行JavaScript项目开发时,通过Copilot Arena比较不同模型提供的代码完成质量。
编程新手利用Copilot Arena学习不同编程语言的最佳实践。
产品特色:
提供来自不同LLMs的代码自动完成。
支持通过Tab键接受顶部完成,Shift-Tab键接受底部完成。
显示两个完成选项,以便用户比较和选择。
用户可以通过状态栏查看生成代码的模型。
用户投票20次后,可以解锁个人排行榜,查看偏好模型及其Elo分数。
支持用户设置隐私级别,包括默认、调试和私有。
提供详细的安装和使用说明。
使用教程:
1. 从Visual Studio Code Store下载Copilot Arena插件。
2. 成功安装后,插件图标将显示在窗口右下角。
3. 当生成代码完成时,检查标记将变为旋转的圆圈。
4. 如果正在使用其他代码完成提供者(例如Github Copilot),在使用Copilot Arena时需要禁用它们。
5. 手动安装请按照插件提供的指南进行。
6. 使用Tab键接受顶部的代码完成,使用Shift-Tab键接受底部的代码完成。
7. 通过状态栏查看生成代码的模型,并通过个人排行榜了解模型偏好。
8. 通过VSCode设置或Copilot Arena扩展设置调整隐私设置。
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开源AI编程助手,提供不同语言模型的代码自动完成。
Copilot Arena是一个开源的AI编程助手,它通过集成多种最新的大型语言模型(LLMs),如GPT-4o、Codestral、Llama-3.1等,为用户提供代码自动完成功能。该插件旨在评估不同语言模型在编程辅助方面的表现,帮助开发者找到最适合自己编程风格的模型。它免费使用,并且通过Visual Studio Code插件形式提供,易于安装和使用。
大型语言模型,支持多语言和编程语言文本生成。
Nemotron-4-340B-Base是由NVIDIA开发的大型语言模型,拥有3400亿参数,支持4096个token的上下文长度,适用于生成合成数据,帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型。模型经过9万亿token的预训练,涵盖50多种自然语言和40多种编程语言。NVIDIA开放模型许可允许商业使用和派生模型的创建与分发,不声明对使用模型或派生模型生成的任何输出拥有所有权。
多语言模型问答助手
Snack AI是一款多语言模型问答助手,可以同时向多个语言模型提问并获取答案。它能够帮助用户快速获取准确的信息,并提供丰富的功能和使用场景。Snack AI的定价灵活多样,适合个人用户和企业用户的不同需求。
大型语言模型,支持多语言和代码数据
Mistral-Nemo-Instruct-2407是由Mistral AI和NVIDIA联合训练的大型语言模型(LLM),是Mistral-Nemo-Base-2407的指导微调版本。该模型在多语言和代码数据上进行了训练,显著优于大小相似或更小的现有模型。其主要特点包括:支持多语言和代码数据训练、128k上下文窗口、可替代Mistral 7B。模型架构包括40层、5120维、128头维、1436隐藏维、32个头、8个kv头(GQA)、2^17词汇量(约128k)、旋转嵌入(theta=1M)。该模型在多种基准测试中表现出色,如HellaSwag(0-shot)、Winogrande(0-shot)、OpenBookQA(0-shot)等。
开源代码语言模型,支持多编程语言。
DeepSeek-Coder-V2是一个开源的Mixture-of-Experts代码语言模型,性能可与GPT4-Turbo相媲美,在代码特定任务上表现突出。它通过额外的6万亿个token进一步预训练,增强了编码和数学推理能力,同时保持了在一般语言任务上的相似性能。与DeepSeek-Coder-33B相比,在代码相关任务、推理和一般能力方面都有显著进步。此外,它支持的编程语言从86种扩展到338种,上下文长度从16K扩展到128K。
多语言AI模型,支持101种语言。
Aya是由Cohere For AI领导的全球性倡议,涉及119个国家的3000多名独立研究人员。Aya是一个尖端模型和数据集,通过开放科学推进101种语言的多语言AI。Aya模型能够理解并按照101种语言的指令执行任务,是迄今为止最大的开放科学机器学习项目之一,重新定义了研究领域,通过与全球独立研究人员合作,实现了完全开源的数据集和模型。
开源代码语言模型,提升编程智能。
DeepSeek-Coder-V2是一个开源的Mixture-of-Experts (MoE) 代码语言模型,性能与GPT4-Turbo相当,在代码特定任务上表现卓越。它在DeepSeek-Coder-V2-Base的基础上,通过6万亿token的高质量多源语料库进一步预训练,显著增强了编码和数学推理能力,同时保持了在通用语言任务上的性能。支持的编程语言从86种扩展到338种,上下文长度从16K扩展到128K。
一款支持80+编程语言的AI代码生成模型
Codestral-22B-v0.1是由Mistral AI Team开发的大型语言模型,它经过了80多种编程语言的训练,包括Python、Java、C、C++、JavaScript和Bash等。该模型能够根据指令生成代码,或对代码片段进行解释、重构等。它还支持Fill in the Middle (FIM)功能,用于预测代码中的中间部分,特别适合软件开发工具的插件使用,如VS Code。该模型目前没有内容审查机制,但开发团队正在寻求社区合作,以实现在需要内容审查的环境中部署。
开源的多语言代码生成模型
CodeGeeX4-ALL-9B是CodeGeeX4系列模型的最新开源版本,基于GLM-4-9B持续训练,显著提升了代码生成能力。它支持代码补全、生成、代码解释、网页搜索、函数调用、代码问答等功能,覆盖软件开发的多个场景。在公共基准测试如BigCodeBench和NaturalCodeBench上表现优异,是参数少于10亿的最强代码生成模型,实现了推理速度与模型性能的最佳平衡。
腾讯云 AI 代码助手是一款基于混元代码大模型的开发编程提效辅助工具,提供自动补全、代码生成、技术对话等功能。
腾讯云 AI 代码助手是由腾讯云自研的一款开发编程提效辅助工具,提供基于混元代码大模型的技术对话、代码补全、代码诊断和优化等能力,帮助开发者生成优质代码、解决技术难题,提升编码效率。
最前沿的开源AI模型,支持多语言和高级功能。
Llama 3.1是Meta AI推出的最新一代大型语言模型,具有128K的上下文长度扩展、支持八种语言,并首次开源了405B参数级别的前沿AI模型。该模型在通用知识、可控性、数学、工具使用和多语言翻译方面具有最先进的能力,能够与最好的闭源模型相媲美。Llama 3.1的发布,将为开发者提供解锁新工作流程的工具,例如合成数据生成和模型蒸馏。
新一代开源预训练模型,支持多语言和高级功能
GLM-4-9B是智谱AI推出的新一代预训练模型,属于GLM-4系列中的开源版本。它在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中表现优异,具备多轮对话、网页浏览、代码执行、自定义工具调用和长文本推理等高级功能。此外,还支持包括日语、韩语、德语在内的26种语言,并有支持1M上下文长度的模型版本。
多语言大型语言模型,支持23种语言
Aya Expanse是一个具有高级多语言能力的开放权重研究模型。它专注于将高性能的预训练模型与Cohere For AI一年的研究成果相结合,包括数据套利、多语言偏好训练、安全调整和模型合并。该模型是一个强大的多语言大型语言模型,服务于23种语言,包括阿拉伯语、中文(简体和繁体)、捷克语、荷兰语、英语、法语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、印尼语、意大利语、日语、韩语、波斯语、波兰语、葡萄牙语、罗马尼亚语、俄语、西班牙语、土耳其语、乌克兰语和越南语。
多语言对话生成模型
Meta Llama 3.1是一系列预训练和指令调整的多语言大型语言模型(LLMs),支持8种语言,专为对话使用案例优化,并通过监督式微调(SFT)和人类反馈的强化学习(RLHF)来提高安全性和有用性。
开源大型语言模型,支持多语言和专业领域应用。
Qwen2.5是一系列基于Qwen2语言模型构建的新型语言模型,包括通用语言模型Qwen2.5,以及专门针对编程的Qwen2.5-Coder和数学的Qwen2.5-Math。这些模型在大规模数据集上进行了预训练,具备强大的知识理解能力和多语言支持,适用于各种复杂的自然语言处理任务。它们的主要优点包括更高的知识密度、增强的编程和数学能力、以及对长文本和结构化数据的更好理解。Qwen2.5的发布是开源社区的一大进步,为开发者和研究人员提供了强大的工具,以推动人工智能领域的研究和发展。
自动化AI翻译产品文案,支持多语言快速发布。
Prismy是一个基于GitHub的AI驱动本地化平台,旨在帮助产品团队节省时间,快速将产品推向多语言市场。它通过集成GitHub和Intercom等工具,自动化翻译流程,减少手动任务和代码冲突,让开发人员专注于产品开发。Prismy的主要优点包括高质量的AI翻译、自定义术语一致性、品牌风格适配、上下文信息提供以及自动同步内容源。产品背景信息显示,Prismy由一支专业的团队开发,旨在解决多语言产品发布的痛点,通过技术创新提高效率。Prismy提供免费试用,适合需要快速本地化产品的团队使用。
开源代码语言模型,提升编程和数学推理能力。
DeepSeek-Coder-V2是一个开源的专家混合模型(Mixture-of-Experts, MoE),专为代码语言设计,其性能与GPT4-Turbo相当。它在代码特定任务上表现优异,同时在通用语言任务上保持了相当的性能。与DeepSeek-Coder-33B相比,V2版本在代码相关任务和推理能力上都有显著提升。此外,它支持的编程语言从86种扩展到了338种,上下文长度也从16K扩展到了128K。
多语言大型语言模型,优化对话场景。
Meta Llama 3.1是一系列多语言的大型预训练和指令调整的生成模型,包含8B、70B和405B大小的版本。这些模型专为多语言对话用例而优化,并在常见行业基准测试中表现优于许多开源和闭源聊天模型。模型使用优化的transformer架构,并通过监督式微调(SFT)和强化学习与人类反馈(RLHF)进行调整,以符合人类对有用性和安全性的偏好。
多语言阅读的AI助手
EasyTranslator是一个基于OpenAI API的命令行工具,支持多种文件格式(包括.txt、.pdf、.docx、.md、.mobi和.epub)的翻译。它可以轻松地翻译文本文件,消除语言障碍。
最先进的12B模型,支持多语言应用
Mistral NeMo 是由 Mistral AI 与 NVIDIA 合作构建的 12B 模型,具有 128k 个令牌的大型上下文窗口。它在推理、世界知识和编码准确性方面处于领先地位。该模型专为全球多语言应用程序设计,支持英语、法语、德语、西班牙语、意大利语、葡萄牙语、中文、日语、韩语、阿拉伯语和印地语等多种语言。Mistral NeMo 还使用了新的分词器 Tekken,提高了文本和源代码的压缩效率。此外,该模型经过指令微调,提升了遵循精确指令、推理、处理多轮对话和生成代码的能力。
大型多语言预训练语言模型
Meta Llama 3.1-405B 是由 Meta 开发的一系列大型多语言预训练语言模型,包含8B、70B和405B三种规模的模型。这些模型经过优化的变压器架构,使用监督式微调(SFT)和强化学习与人类反馈(RLHF)进行调优,以符合人类对帮助性和安全性的偏好。Llama 3.1 模型支持多种语言,包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。该模型在多种自然语言生成任务中表现出色,并在行业基准测试中超越了许多现有的开源和封闭聊天模型。
多语言对话生成模型
Meta Llama 3.1系列模型是一套预训练和指令调整的多语言大型语言模型(LLMs),包含8B、70B和405B三种规模的模型,专为多语言对话使用案例优化,性能优于许多开源和闭源聊天模型。
多语言大型语言模型,支持多领域文本生成。
XVERSE-MoE-A36B是由深圳元象科技自主研发的多语言大型语言模型,采用混合专家模型(MoE)架构,具有2554亿的总参数规模和360亿的激活参数量。该模型支持包括中、英、俄、西等40多种语言,特别在中英双语上表现优异。模型使用8K长度的训练样本,并通过精细化的数据采样比例和动态数据切换策略,保证了模型的高质量和多样性。此外,模型还针对MoE架构进行了定制优化,提升了计算效率和整体吞吐量。
最新的视觉语言模型,支持多语言和多模态理解
Qwen2-VL-72B是Qwen-VL模型的最新迭代,代表了近一年的创新成果。该模型在视觉理解基准测试中取得了最新的性能,包括MathVista、DocVQA、RealWorldQA、MTVQA等。它能够理解超过20分钟的视频,并可以集成到手机、机器人等设备中,进行基于视觉环境和文本指令的自动操作。除了英语和中文,Qwen2-VL现在还支持图像中不同语言文本的理解,包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。模型架构更新包括Naive Dynamic Resolution和Multimodal Rotary Position Embedding (M-ROPE),增强了其多模态处理能力。
新一代多语言预训练模型,支持长文本和代码执行。
GLM-4-9B-Chat是智谱AI推出的新一代预训练模型GLM-4系列中的开源版本,具备多轮对话、网页浏览、代码执行、自定义工具调用和长文本推理等高级功能。支持包括日语、韩语、德语在内的26种语言,并且推出了支持1M上下文长度的模型。
多语言大型语言模型
Llama 3.2是由Meta公司推出的多语言大型语言模型(LLMs),包含1B和3B两种规模的预训练和指令调优生成模型。这些模型在多种语言对话用例中进行了优化,包括代理检索和总结任务。Llama 3.2在许多行业基准测试中的表现优于许多现有的开源和封闭聊天模型。
智能编程助手,助力高效编程。
JoyCoder 是京东自主研发的智能编程助手,基于大语言模型,适配多种 IDE,提供代码预测、智能问答等功能。它能够提升开发人员的编程效率和代码质量,减少编程错误,降低修复问题的频率。该产品适合各种开发者使用,特别是在快速开发和测试需求中。随着智能编程的兴起,JoyCoder 为开发者提供了一个高效、流畅的编程环境,满足其多样化需求。产品定价方面,具体信息请联系售前顾问。
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