需求人群:
"目标受众为软件开发者和团队,特别是那些寻求提高编码效率、优化开发流程和提升代码质量的专业人士。Gemini Code Assist 通过 AI 辅助减少重复性编码工作,让开发者能够专注于更复杂和创新的任务,从而提升整体的开发效率和产品质量。"
使用场景示例:
Wayfair 首席技术官 Fiona Tan 表示,使用 Gemini Code Assist 后,开发者的环境设置速度比以前快了 55%,代码的单元测试覆盖率提高了 48% 以上。
PayPal 选择使用 Gemini Code Assist 来加快软件开发,提升开发效率。
Capgemini 分享了使用 Gemini Code Assist 的体验,强调了它在提升编码效率方面的作用。
产品特色:
AI 代码助理:在 IDE 中自动补全代码,生成整个代码块或函数。
自然语言聊天:通过自然语言聊天界面快速获得编码问题的解答或编码最佳实践指导。
代码自定义:使用私有代码库自定义 Gemini Code Assist,获得更有针对性的代码建议。
本地代码库感知:根据本地代码库和当前开发会话的上下文生成与应用更相关的代码。
代码转换:附带智能操作和智能命令,自动执行任务如修复代码错误、生成代码说明。
API 开发(预览版):无需专业知识即可创建符合企业标准的 API。
在 Firebase 中进行应用开发:集成在 Firebase 控制台中,简化开发流程。
使用 BigQuery 进行数据分析:使用自然语言在 BigQuery 中探索、转换和直观呈现数据。
使用教程:
1. 注册并登录 Google Cloud 平台。
2. 根据需要选择 Gemini Code Assist 的版本(Standard 或 Enterprise)。
3. 集成 Gemini Code Assist 到您的 IDE(如 Visual Studio Code 或 JetBrains IDE)。
4. 开始编码时,使用 AI 代码助理功能自动补全代码或生成代码块。
5. 利用自然语言聊天功能,向 Gemini Code Assist 提出编码问题或请求最佳实践指导。
6. 如果需要,根据私有代码库自定义 Gemini Code Assist 以获得更相关的代码建议。
7. 在开发过程中,利用智能操作和命令自动化执行常规任务,如代码修复和测试生成。
8. 探索并使用 Gemini Code Assist 在 Firebase、BigQuery 等 Google Cloud 服务中的集成功能。
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AI 编码助理,提升软件开发和交付速度
Gemini Code Assist 是 Google Cloud 提供的一款 AI 编码助理,它通过生成式 AI 协助、企业安全和隐私保护机制,帮助提升软件开发和交付速度。该产品利用数十亿行开源代码、安全数据以及 Google Cloud 文档和示例代码进行微调,为开发者在其 IDE 和 Google Cloud 服务中提供代码补全、代码生成、自然语言聊天等功能。它支持多种编程语言,并集成了 Google Cloud 的多种服务,如 Firebase、Colab Enterprise、Databases、BigQuery、Apigee 和 Application Integration。
Qwen2.5-Coder系列中的0.5B参数代码生成模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5,该系列模型通过增加训练令牌至5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等,显著提升了编码能力。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型,编码能力与GPT-4o相当。此外,Qwen2.5-Coder还为实际应用如代码代理提供了更全面的基础,不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势。
全面对标GPT-4 Turbo的AI大语言模型
讯飞星火是科大讯飞推出的一款全面对标GPT-4 Turbo的AI大语言模型,它通过集成多种AI技术,如语音识别、自然语言处理、机器学习等,为用户提供高效、智能的办公效率工具。该产品不仅能够处理文本信息,还能进行语音识别和生成,支持多语种,适用于企业服务、智能硬件、智慧政务、智慧金融、智慧医疗等多个领域。
大规模MoE语言模型,性能媲美七十亿参数模型
Qwen1.5-MoE-A2.7B是一款大规模的MoE(Mixture of Experts)语言模型,仅有27亿个激活参数,但性能可与70亿参数模型相媲美。相比传统大模型,该模型训练成本降低75%,推理速度提高1.74倍。它采用特别的MoE架构设计,包括细粒度专家、新的初始化方法和路由机制等,大幅提升了模型效率。该模型可用于自然语言处理、代码生成等多种任务。
开源代码生成模型
Code Llama 70B是一个大型开源代码生成语言模型,可以从自然语言提示或现有代码片段生成多种编程语言的代码。它基于175亿参数的通用语言模型Llama 2,经过专门针对代码生成任务的微调,可以高效准确地生成Python、C++、Java等语言的代码。Code Llama 70B在人工评估基准测试中取得了67.8的高分,性能超过了以往的开源模型,可与专利模型媲美。它强大的代码生成能力可以提升编程效率,降低编码门槛,启发更多创新应用。
软件开发加速
GitWit是一个软件开发加速工具,通过自然语言提示生成代码。使用GitHub账号登录即可开始构建。GitWit将大型语言模型和现代开发工具紧密结合,只需一个提示即可生成和修改代码库。它可用于自动生成样板代码和为全栈应用添加功能。GitWit目前免费提供给最多三个项目使用,无限次数的修订(分支和拉取请求)。
一个强大的文本生成模型,适用于多种对话应用。
DeepSeek-V3-0324 是一个先进的文本生成模型,具有 685 亿参数,采用 BF16 和 F32 张量类型,能够支持高效的推理和文本生成。该模型的主要优点在于其强大的生成能力和开放源码的特性,使其可以被广泛应用于多种自然语言处理任务。该模型的定位是为开发者和研究人员提供一个强大的工具,帮助他们在文本生成领域取得突破。
一款 21B 通用推理模型,适合低延迟应用。
Reka Flash 3 是一款从零开始训练的 21 亿参数的通用推理模型,利用合成和公共数据集进行监督微调,结合基于模型和基于规则的奖励进行强化学习。该模型在低延迟和设备端部署应用中表现优异,具有较强的研究能力。它目前是同类开源模型中的最佳选择,适合于各种自然语言处理任务和应用场景。
o1-pro 模型通过强化学习提升复杂推理能力,提供更优答案。
o1-pro 模型是一种先进的人工智能语言模型,专为提供高质量文本生成和复杂推理设计。其在推理和响应准确性上表现优越,适合需要高精度文本处理的应用场景。该模型的定价基于使用的 tokens,输入每百万 tokens 价格为 150 美元,输出每百万 tokens 价格为 600 美元,适合企业和开发者在其应用中集成高效的文本生成能力。
一款开源的14B参数量的数学模型,通过强化学习训练,性能卓越。
Light-R1-14B-DS 是由北京奇虎科技有限公司开发的开源数学模型。该模型基于 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 进行强化学习训练,在 AIME24 和 AIME25 数学竞赛基准测试中分别达到了 74.0 和 60.2 的高分,超越了许多 32B 参数量的模型。它在轻量级预算下成功实现了对已经长链推理微调模型的强化学习尝试,为开源社区提供了一个强大的数学模型工具。该模型的开源有助于推动自然语言处理在教育领域的应用,特别是数学问题解决方面,为研究人员和开发者提供了宝贵的研究基础和实践工具。
一个可以复制任何网页UI界面并生成代码提示的工具。
Same是一个强大的在线工具,允许用户通过输入网页链接生成对应的代码提示,帮助开发者快速复现目标网站的UI界面。它基于先进的网页解析技术,能够精准提取页面元素并生成可复用的代码片段。该工具对于前端开发者来说是一个高效的辅助工具,能够节省大量的时间和精力,特别是在需要快速搭建原型或进行界面克隆时。目前,Same以免费的形式提供服务,主要面向开发者和设计人员。
理想同学是一款智能聊天助手,提供便捷的对话服务和智能交互体验。
理想同学是一款由北京车励行信息技术有限公司开发的智能聊天助手。它通过人工智能技术实现自然语言处理,能够与用户进行流畅的对话交互。该产品的主要优点是操作简单、响应迅速,能够为用户提供个性化的服务。它适用于多种场景,如日常聊天、信息查询等。产品目前没有明确的价格信息,但根据其功能定位,可能主要面向个人用户和企业客户。
Sesame AI 是一款先进的语音合成平台,能够生成自然对话式语音并具备情感智能。
Sesame AI 代表了下一代语音合成技术,通过结合先进的人工智能技术和自然语言处理,能够生成极其逼真的语音,具备真实的情感表达和自然的对话流程。该平台在生成类似人类的语音模式方面表现出色,同时能够保持一致的性格特征,非常适合内容创作者、开发者和企业,用于为其应用程序增添自然语音功能。目前尚不清楚其具体价格和市场定位,但其强大的功能和广泛的应用场景使其在市场上具有较高的竞争力。
基于DeepSeek R1和V3模型的浏览器侧边栏AI工具,提供问答、创作、翻译等功能
DeepSider是一款集成于浏览器侧边栏的AI智能助手,基于DeepSeek R1和V3模型开发。它以极简交互和超快响应速度,帮助用户在工作、学习和日常娱乐中应对复杂任务。产品免费开放,旨在为用户提供高效、稳定且功能强大的AI体验。
Qodo Gen 是一款 AI 驱动的 IDE 插件,帮助开发者生成高质量代码和测试用例。
Qodo Gen 是一款专为开发者设计的 AI 编程工具,以插件形式集成到 IDE 中。它通过智能代码生成、自动化测试和代码审查等功能,帮助开发者提高编程效率和代码质量。其基于 Retrieval Augmented Generation (RAG) 技术,能够理解代码上下文并生成符合项目风格的代码和测试用例。Qodo Gen 的主要优点包括高效生成代码和测试用例、智能代码审查以及与现有开发流程的无缝集成。产品面向追求高效开发和高质量代码的开发团队,支持多种编程语言和开发环境,定价策略灵活,适合不同规模的企业使用。
BashBuddy 让你能够自然地输入命令,无需担心参数或语法。
BashBuddy 是一款旨在通过自然语言交互简化命令行操作的工具。它能够理解上下文并生成精确的命令,支持多种操作系统和 Shell 环境。BashBuddy 的主要优点在于其自然语言处理能力、跨平台支持以及对隐私的重视。它适合开发者、系统管理员以及任何需要频繁使用命令行的用户。BashBuddy 提供本地部署和云服务两种模式,本地模式完全免费且数据完全私密,而云服务则提供更快的命令生成速度,每月收费 2 美元。
OpenAI API 的 Responses 功能,用于创建和管理模型的响应。
OpenAI API 的 Responses 功能允许用户创建、获取、更新和删除模型的响应。它为开发者提供了强大的工具,用于管理模型的输出和行为。通过 Responses,用户可以更好地控制模型的生成内容,优化模型的性能,并通过存储和检索响应来提高开发效率。该功能支持多种模型,适用于需要高度定制化模型输出的场景,如聊天机器人、内容生成和数据分析等。OpenAI API 提供灵活的定价方案,适合从个人开发者到大型企业的需求。
私密且无审查的人工智能平台,提供文本、图像和代码生成等功能。
Venice 是一个以隐私保护为核心的人工智能平台,提供文本生成、图像生成和代码生成等多种功能。它强调用户数据的私密性,所有数据仅存储在用户设备上,不会上传至服务器。该平台利用领先的开源 AI 技术,提供无审查、无偏见的智能服务,旨在为用户提供一个自由探索创意和知识的环境。Venice 提供免费和付费两种账户选项,付费用户可享受更高分辨率的图像、无水印、无限制的提示次数等高级功能。
OpenAI 提供的内置工具,用于扩展模型的能力,如网络搜索和文件搜索。
OpenAI 的内置工具是 OpenAI 平台中用于增强模型能力的功能集合。这些工具允许模型在生成响应时访问网络或文件中的额外上下文和信息。例如,通过启用网络搜索工具,模型可以使用网络上的最新信息来生成响应。这些工具的主要优点是能够扩展模型的能力,使其能够处理更复杂的任务和需求。OpenAI 平台提供了多种工具,如网络搜索、文件搜索、计算机使用和函数调用等。这些工具的使用取决于提供的提示,模型会根据提示自动决定是否使用配置的工具。此外,用户还可以通过设置工具选择参数来明确控制或指导模型的行为。这些工具对于需要实时数据或特定文件内容的场景非常有用,能够提高模型的实用性和灵活性。
一个关于大型语言模型(LLM)后训练方法的教程、调查和指南资源库。
Awesome-LLM-Post-training 是一个专注于大型语言模型(LLM)后训练方法的资源库。它提供了关于 LLM 后训练的深入研究,包括教程、调查和指南。该资源库基于论文《LLM Post-Training: A Deep Dive into Reasoning Large Language Models》,旨在帮助研究人员和开发者更好地理解和应用 LLM 后训练技术。该资源库免费开放,适合学术研究和工业应用。
Gemini Embedding 是一种先进的文本嵌入模型,通过 Gemini API 提供强大的语言理解能力。
Gemini Embedding 是 Google 推出的一种实验性文本嵌入模型,通过 Gemini API 提供服务。该模型在多语言文本嵌入基准测试(MTEB)中表现卓越,超越了之前的顶尖模型。它能够将文本转换为高维数值向量,捕捉语义和上下文信息,广泛应用于检索、分类、相似性检测等场景。Gemini Embedding 支持超过 100 种语言,具备 8K 输入标记长度和 3K 输出维度,同时引入了嵌套表示学习(MRL)技术,可灵活调整维度以满足存储需求。该模型目前处于实验阶段,未来将推出稳定版本。
NeoBase 是一款开源的 AI 数据库助手,让你用自然语言与数据库交互。
NeoBase 是一款创新的 AI 数据库助手,通过自然语言处理技术让用户能够以对话的方式与数据库进行交互。它支持多种主流数据库,如 PostgreSQL、MySQL、MongoDB 等,并且可以与 OpenAI、Google Gemini 等 LLM 客户端集成。其主要优点是简化了数据库管理流程,降低了技术门槛,使非技术用户也能轻松管理和查询数据。NeoBase 采用开源模式,用户可以根据自身需求进行定制和部署,确保数据安全性和隐私性。它主要面向需要高效管理和分析数据的企业和开发者,旨在提高数据库操作的效率和便捷性。
Instella 是由 AMD 开发的高性能开源语言模型,专为加速开源语言模型的发展而设计。
Instella 是由 AMD GenAI 团队开发的一系列高性能开源语言模型,基于 AMD Instinct™ MI300X GPU 训练而成。该模型在性能上显著优于同尺寸的其他开源语言模型,并且在功能上与 Llama-3.2-3B 和 Qwen2.5-3B 等模型相媲美。Instella 提供模型权重、训练代码和训练数据,旨在推动开源语言模型的发展。其主要优点包括高性能、开源开放以及对 AMD 硬件的优化支持。
Clone是一款具有革命性人工肌肉技术Myofiber的类人机器人,能够自然行走。
Clone是一款由Clone Robotics开发的类人机器人,代表了机器人技术的前沿水平。它采用了革命性的人工肌肉技术Myofiber,能够模拟自然动物骨骼的运动。Myofiber技术在重量、功率密度、速度、力量与重量比以及能效方面达到了前所未有的水平,使机器人具备了自然的行走能力、强大的力量和灵活性。Clone不仅在技术上具有重要意义,还为未来机器人在家庭、工业和服务领域的应用提供了新的可能性。其定位为高端科技产品,目标受众是对前沿科技感兴趣的个人、科研机构和企业。
Vibe Coder 是一款开源的 VS Code 扩展,用于探索基于语音的 AI 编程体验。
Vibe Coder 是由 Deepgram 开发的一款开源 VS Code 扩展,旨在探索语音驱动编程的可能性。它利用语音识别技术,让用户通过语音指令与 AI 编程助手进行交互,快速将想法转化为代码原型。这种创新的编程方式被称为‘vibe coding’,旨在提高编程效率并改变未来软件开发的方式。Vibe Coder 目前处于实验阶段,Deepgram 希望通过社区反馈不断完善该工具。
ViDoRAG 是一个结合视觉文档检索增强生成的动态迭代推理代理框架。
ViDoRAG 是阿里巴巴自然语言处理团队开发的一种新型多模态检索增强生成框架,专为处理视觉丰富文档的复杂推理任务设计。该框架通过动态迭代推理代理和高斯混合模型(GMM)驱动的多模态检索策略,显著提高了生成模型的鲁棒性和准确性。ViDoRAG 的主要优点包括高效处理视觉和文本信息、支持多跳推理以及可扩展性强。该框架适用于需要从大规模文档中检索和生成信息的场景,例如智能问答、文档分析和内容创作。其开源特性和灵活的模块化设计使其成为研究人员和开发者在多模态生成领域的重要工具。
Microsoft Dragon Copilot 是一款用于医疗行业的 AI 工作空间,可简化临床文档工作流,提升效率。
Microsoft Dragon Copilot 是微软针对医疗保健领域推出的 AI 驱动的临床工作流解决方案,旨在通过自动化和智能化的文档处理技术,帮助医疗专业人员减少行政负担,专注于患者护理。该产品利用先进的自然语言处理和机器学习技术,能够自动捕捉多语言的医患对话,并将其转化为详细的临床文档。其主要优点包括高效率的文档生成、定制化功能以及与现有电子健康记录(EHR)系统的无缝集成。Dragon Copilot 面向医疗机构和临床医生,旨在通过技术提升医疗服务质量和效率,同时降低运营成本。产品定价和具体价格策略未在页面中明确提及,但通常会根据医疗机构的规模和使用范围进行定制化报价。
Migician 是一个专注于多图像定位的多模态大语言模型,能够实现自由形式的多图像精确定位。
Migician 是清华大学自然语言处理实验室开发的一种多模态大语言模型,专注于多图像定位任务。该模型通过引入创新的训练框架和大规模数据集 MGrounding-630k,显著提升了多图像场景下的精确定位能力。它不仅超越了现有的多模态大语言模型,甚至在性能上超过了更大规模的 70B 模型。Migician 的主要优点在于其能够处理复杂的多图像任务,并提供自由形式的定位指令,使其在多图像理解领域具有重要的应用前景。该模型目前在 Hugging Face 上开源,供研究人员和开发者使用。
Mercury Coder 是一款基于扩散模型的高性能代码生成语言模型。
Mercury Coder 是 Inception Labs 推出的首款商用级扩散大语言模型(dLLM),专为代码生成优化。该模型采用扩散模型技术,通过‘粗到细’的生成方式,显著提升生成速度和质量。其速度比传统自回归语言模型快 5-10 倍,能够在 NVIDIA H100 硬件上达到每秒 1000 多个 token 的生成速度,同时保持高质量的代码生成能力。该技术的背景是当前自回归语言模型在生成速度和推理成本上的瓶颈,而 Mercury Coder 通过算法优化突破了这一限制,为企业级应用提供了更高效、低成本的解决方案。
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