需求人群:
"帮助开发人员快速了解代码的关键部分"
使用场景示例:
使用Glance突出代码中的算法实现部分
使用Glance展示代码中的关键函数
使用Glance查看源代码中的重要注释
产品特色:
将代码分成重叠的窗口
使用嵌入模型对代码窗口进行嵌入
计算代码窗口之间的余弦相似度
运行PageRank算法计算代码窗口的重要性分数
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代码一览:突出代码中的重要部分
Glance是一个用于突出代码中重要部分的工具。它将代码分成重叠的窗口,并使用预训练的代码嵌入模型嵌入代码。然后,它通过计算嵌入之间的余弦相似度创建一个加权无向图,并运行PageRank算法计算每个代码窗口的“重要性”分数。Glance可以帮助开发人员迅速了解代码的关键部分。
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。
使用大型语言模型改进文本嵌入
E5-mistral-7b-instruct 是一个具有 32 层和 4096 个嵌入大小的文本嵌入模型。它可以用于编码查询和文档,以生成语义向量表示。该模型使用自然语言任务描述指导文本嵌入过程,可以根据不同的任务进行定制。该模型在 MS-MARCO passage ranking 数据集上进行了训练,可用于信息检索、问答等自然语言处理任务。
商汤自研代码大模型赋能
代码小浣熊(Raccoon)是商汤自研的代码大模型赋能工具,提供多种编程语言支持,包括 Python、C#、C/C++、Java、Go、JavaScript 等。它以 IDE 插件的形式为用户提供智能编程服务,帮助用户在日常编程中随时随地开启 AI 编程。代码小浣熊能够快速定位代码中的问题,提供自动补全、代码纠错、语法优化等功能,大大提升编程效率。
新型嵌入模型,性能更强,价格更低。
OpenAI Embedding Models是一系列新型嵌入模型,包括两个全新的嵌入模型和更新的GPT-4 Turbo预览模型、GPT-3.5 Turbo模型以及文本内容审核模型。默认情况下,发送到OpenAI API的数据不会用于训练或改进OpenAI模型。新的嵌入模型具有更低的定价,包括更小、高效的text-embedding-3-small模型和更大、更强大的text-embedding-3-large模型。嵌入是表示自然语言或代码等内容中概念的一系列数字。嵌入使得机器学习模型和其他算法更容易理解内容之间的关系,并执行聚类或检索等任务。它们为ChatGPT和Assistants API中的知识检索以及许多检索增强生成(RAG)开发工具提供支持。text-embedding-3-small是新的高效嵌入模型,相比其前身text-embedding-ada-002模型,性能更强,MIRACL的平均分数从31.4%提升至44.0%,而在英语任务(MTEB)的平均分数从61.0%提升至62.3%。text-embedding-3-small的定价也比之前的text-embedding-ada-002模型降低了5倍,从每千个标记的价格$0.0001降至$0.00002。text-embedding-3-large是新一代更大的嵌入模型,能够创建高达3072维的嵌入。性能更强,MIRACL的平均分数从31.4%提升至54.9%,而在MTEB的平均分数从61.0%提升至64.6%。text-embedding-3-large的定价为$0.00013/千个标记。此外,我们还支持缩短嵌入的原生功能,使得开发者可以在性能和成本之间进行权衡。
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。
英文文本嵌入模型
Jina Embeddings V2 Base是一种英文文本嵌入模型,支持8192个序列长度。它基于Bert架构(JinaBert),支持ALiBi的对称双向变体,以允许更长的序列长度。该模型在C4数据集上进行了预训练,并在Jina AI的超过4亿个句子对和负样本的集合上进行了进一步训练。该模型适用于处理长文档的多种用例,包括长文档检索、语义文本相似度、文本重排序、推荐、RAG和LLM基于生成式搜索等。模型具有137百万个参数,推荐在单个GPU上进行推理。
开源的先进文本嵌入模型
Snowflake Arctic Embed是一系列基于Apache 2.0许可开源的文本嵌入模型,专为检索用例设计。这些模型在Massive Text Embedding Benchmark (MTEB)检索基准测试中提供了领先的检索性能,为组织在结合专有数据集与大型语言模型(LLMs)进行检索增强生成(RAG)或语义搜索服务时提供了新的优势。这些模型的尺寸从超小型(xs)到大型(l),具有不同的上下文窗口和参数数量,以满足不同企业的延迟、成本和检索性能需求。
多语言嵌入模型,用于视觉文档检索。
vdr-2b-multi-v1 是一款由 Hugging Face 推出的多语言嵌入模型,专为视觉文档检索设计。该模型能够将文档页面截图编码为密集的单向量表示,无需 OCR 或数据提取流程即可搜索和查询多语言视觉丰富的文档。基于 MrLight/dse-qwen2-2b-mrl-v1 开发,使用自建的多语言查询 - 图像对数据集进行训练,是 mcdse-2b-v1 的升级版,性能更强大。模型支持意大利语、西班牙语、英语、法语和德语,拥有 50 万高质量样本的开源多语言合成训练数据集,具有低 VRAM 和快速推理的特点,在跨语言检索方面表现出色。
一个用于多模型嵌入的图形库,支持多种模型和数据类型的可视化
vectrix-graphs 是一个强大的图形库,专注于多模型嵌入的可视化。它支持多种机器学习模型和数据类型,能够将复杂的数据结构以直观的图形形式展现出来。该库的主要优点在于其灵活性和扩展性,可以轻松集成到现有的数据科学工作流程中。vectrix-ai 团队开发了这个库,旨在帮助研究人员和开发者更好地理解和分析模型的嵌入结果。作为一个开源项目,它在 GitHub 上提供免费使用,适合各种规模的项目和团队。
最新推出的多语言通用嵌入模型,在多个领域表现卓越。
Voyage-3-large 是 Voyage AI 推出的最新多语言通用嵌入模型。该模型在法律、金融、代码等八个领域的100个数据集中排名第一,超越了 OpenAI-v3-large 和 Cohere-v3-English。它通过 Matryoshka 学习和量化感知训练,支持更小维度和 int8 及二进制量化,大幅降低向量数据库成本,同时对检索质量影响极小。该模型还支持 32K 令牌上下文长度,远超 OpenAI(8K)和 Cohere(512)。
训练和部署嵌入式模型的AI平台
Marqo是一个专注于训练和部署嵌入式模型的平台,它提供了一个端到端的解决方案,从模型训练到推理,再到存储。Marqo支持150多种嵌入式模型,并且可以快速原型设计,加速迭代,并无缝部署。该平台支持多模态模型,如CLIP,可以从图像和其他数据类型中提取语义信息,实现文本和图像的无缝搜索,甚至可以将文本和图像组合成一个向量。Marqo还支持100多种语言的搜索,提供最先进的多语言模型,无需手动进行语言配置即可扩展到新的地区。此外,Marqo的可扩展性允许用户在笔记本电脑上的Docker镜像中运行,也可以扩展到云端数十个GPU推理节点,提供低延迟的搜索服务。
AI助手嵌入工具
Embedditor是一个开源的嵌入工具,帮助您在向量搜索中发挥最大作用。通过用户友好的界面,改善嵌入元数据和嵌入令牌。无缝应用高级NLP清理技术,如TF-IDF,标准化和丰富您的嵌入令牌,提高在LLM相关应用中的效率和准确性。还可以通过智能拆分或合并内容,根据其结构增加空白或隐藏令牌,使块更具语义一致性,优化从向量数据库中获取的内容的相关性。并且您可以完全控制数据,轻松部署Embedditor在您的PC上,或者在专用企业云或本地环境中。通过应用Embedditor的高级清理技术,过滤嵌入的无关令牌,如停用词、标点符号和低相关性频繁词,您可以在嵌入和向量存储的成本上节省高达40%,同时获得更好的搜索结果。
几行代码接入大模型
智谱AI大模型开放平台是一个提供多种AI模型服务的平台,支持开发者和企业快速接入大模型API,构建变革性AI体验。平台提供GLM-4系列大模型,包括免费模型GLM-4-Flash、全自研最新版本GLM-4-Plus、支持200万上下文的GLM-4-Long等。此外,还提供多模态大模型,如视觉能力GLM-4V-Plus、文生图CogView-3-Plus、文生视频CogVideoX。平台面向开发者提供模型API、Alltools API、批处理API等服务,面向企业服务提供医疗健康、汽车、游戏娱乐、文旅、智能终端、智能制造、消费等行业解决方案。
沉浸式音频导览,让每个地标自己说话
Tourly Guide是一款移动应用程序,通过使用人工智能技术,为用户提供独特的沉浸式音频导览体验。它允许用户在探索地标时,通过AI生成的音频指南获得深入的了解和教育。该产品的主要优点包括个性化的导览内容、用户友好的界面设计以及对教育和文化探索的重视。Tourly Guide的背景信息显示,它由Roadly, Inc.开发,旨在通过技术提升用户的旅游和学习体验。
一个提供代码Artifacts的在线平台
通义千问2.5-代码-Artifacts是一个专注于代码Artifacts的平台,旨在为用户提供代码相关的资源和服务。该平台可能包含代码示例、开发工具、代码管理等功能,以提高开发者的工作效率和代码质量。它可能依托于人工智能技术,提供智能代码辅助和自动化测试等功能,具有提高开发效率、降低错误率等优点。
生成Arduino代码的AI代码生成器
Please Don't Code是一款能够为Arduino生成代码的AI代码生成器。它能够帮助开发者节省时间,实现嵌入式系统的快速开发。请 Don't Code提供了一个简单易用的界面,用户只需输入相关参数,即可生成适用于Arduino的代码。该产品的定价信息请查阅官方网站。
新一代开放代码模型,提升编程效率。
Qwen2.5-Coder是Qwen2.5开源家族的一员,专注于代码生成、推理、修复等任务。它通过扩增大规模代码训练数据,提升了代码能力,同时保持了数学和通用能力。该模型支持92种编程语言,并在代码相关任务中取得了显著提升。Qwen2.5-Coder采用Apache 2.0许可,旨在加速代码智能的应用。
多语言代码大模型基座
CodeShell 是一个多语言代码大模型基座,具有强大的代码基础能力。它支持代码生成、代码补全、代码问答等功能。CodeShell 在权威的代码评估 Benchmark 上取得了最优的成绩,并提供了部署方案与 IDE 插件。
多语言晚交互检索模型,支持嵌入和重排
Jina ColBERT v2是一个先进的晚交互检索模型,基于ColBERT架构构建,支持89种语言,并提供优越的检索性能、用户可控的输出维度和长达8192个token的文本处理能力。它在信息检索领域具有革命性的意义,通过晚交互评分近似于交叉编码器中的联合查询-文档注意力,同时保持了接近传统密集检索模型的推理效率。
开启代码智能新篇章的模型
WaveCoder是由微软亚洲研究院开发的代码大语言模型,通过指令微调增强代码大语言模型的广泛性和多功能性。它在代码摘要、生成、翻译、修复等多个编程任务上展现出卓越的性能。WaveCoder的创新之处在于其使用的数据合成框架和两阶段指令数据生成策略,确保了数据的高质量和多样性。该模型的开源,为开发者提供了一个强大的编程辅助工具,有助于提高开发效率和代码质量。
Google推出的一系列轻量级、先进的开放式模型
Gemma是Google推出的一系列开源的轻量级语言模型系列。它结合了全面的安全措施,在尺寸上实现了优异的性能,甚至超过了一些较大的开放模型。可以无缝兼容各种框架。提供快速入门指南、基准测试、模型获取等,帮助开发者负责任地开发AI应用。
代码演示平台,提供智能问答体验
通义千问2.5-代码-demo是一个在线平台,旨在通过代码演示为用户提供智能问答体验。该平台结合了最新的人工智能技术,能够理解用户的查询意图,并提供准确的回答。它的重要性在于能够辅助开发者和技术人员快速解决问题,提高工作效率。产品背景信息显示,该平台在2024年11月11日更新,已经提供了1581次访问,显示了其受欢迎程度。
优化PR审查,专注于最重要的代码
Pull Request Review Helper是一款优化PR审查的Chrome插件,通过自动化繁琐的审查任务,帮助开发者专注于代码中最重要的部分。它能够读取Bitbucket和Github的PR,并生成代码优化建议,节省您大量的手动工作。此外,它还提供无缝的评论功能、自动滚动和代码高亮等功能,使您能够更轻松地识别代码中的变化。您可以用它来审查外部PR,也可以用它进行自审查,提升代码质量。Review Helper让开发者能够专注于代码的更复杂和精妙之处,从而提高生产力和效率。
多模态嵌入模型,实现文本、图像和截图的无缝检索。
Voyage AI推出的voyage-multimodal-3是一款多模态嵌入模型,它能够将文本和图像(包括PDF、幻灯片、表格等的截图)进行向量化处理,并捕捉关键视觉特征,从而提高文档检索的准确性。这一技术的进步,对于知识库中包含视觉和文本的丰富信息的RAG和语义搜索具有重要意义。voyage-multimodal-3在多模态检索任务中平均提高了19.63%的检索准确率,相较于其他模型表现出色。
Stability AI 生成模型是一个开源的生成模型库。
Stability AI 生成模型是一个开源的生成模型库,提供了各种生成模型的训练、推理和应用功能。该库支持各种生成模型的训练,包括基于 PyTorch Lightning 的训练,提供了丰富的配置选项和模块化的设计。用户可以使用该库进行生成模型的训练,并通过提供的模型进行推理和应用。该库还提供了示例训练配置和数据处理的功能,方便用户进行快速上手和定制。
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