iFlyCode

当贝AI是一款由当贝公司研发的智能助手，融合了自然语言处理、机器学习和大数据分析等先进技术。该产品集成了满血版DeepSeek R1、豆包和通义千问等优质AI大模型，提供高效、准确的信息和服务，旨在为用户提供个性化的帮助。

讯飞星火，科大讯飞推出的AI大模型平台，融合自然语言处理与多模态交互技术，赋能企业智能化转型。

通义灵码，阿里云推出的AI编程工具，助力开发者高效构建智能应用，加速AI创新。

C知道是什么C知道是由开发者社区CSDN推出的一款AI技术问答工具，利用了自然语言处理技术和生成式AI，旨在为开发者提供专业的编程辅助和技术知识问答。该工具能够理解用户的查询意图，并针对计算机和软件开发相关的问题给出解答。C知道的功能包括但不限于代码生成、错误追踪、代码解释、语言转换以及内容创作等，通过模拟人类语言模式，帮助用户快速找到解决方案，从而提高编程效率和学习效率。C知道的主要功能智能技术问答：C知道能够准确理解用户的查询意图，针对各种计算机科学和软件开发的问题提供专业的答案。代码生成与优化：用户只需描述需求，C知道即可生成相应的代码片段，甚至对现有代码提出优化建议。错误追踪与调试：遇到编程难题时，C知道能够协助定位问题所在，并提供调试方法。代码解读：对于复杂的代码段，C知道能够提供清晰的解释，帮助用户理解其工作原理。多语言支持：C知道支持多种编程语言的代码转换，使得跨语言项目更加容易管理。技术文档与内容创作：在编写技术文档或教程时，C知道能够提供内容创作的辅助，提升写作效率。持续学习与更新：C知道会根据用户反馈不断学习与更新，提供更准确的提示和建议，帮助用户更高效地提问。个性化体验：C知道能够根据用户的使用习惯和偏好，提供个性化的问答和建议服务。C知道的适用人群编程初学者：对于刚开始学习编程的新手，C知道可以提供基础的编程知识、语法指导和代码示例，帮助他们快速入门。软件开发者：在开发过程中，开发者可以使用C知道进行代码生成、错误诊断和解决方案查询，以提高编程效率。技术研究人员：研究人员可以利用C知道的资料查询功能，获取最新的技术动态和研究成果。IT专业人士：IT行业的专业人士可以通过C知道了解行业趋势，获取解决方案，提升专业技能。技术爱好者：对于对技术充满热情的爱好者，C知道可以提供丰富的技术知识，满足他们的学习需求。

豆包 MarsCode 强大的 AI 能力，通过代码补全、代码推荐、单测生成等能力，在编程的各个阶段提供协助支持多模型切换New 模型能力全新升级，支持灵活切换多种模型，代码准确率全面提升。

代码小浣熊Raccoon是商汤科技最新推出的一个智能AI编程助手和工具，由商汤自研的大模型驱动，支持多种编程语言和多项任务能力，可为开发人员带来全新的编程体验。代码小浣熊Raccoon提供了丰富的智能代码生成和辅助功能，可应用于从软件需求分析、架构规划、代码生成到软件测试的各个开发流程中，满足程序员代码编写、数据分析以及编程学习等多样化需求。代码小浣熊Raccoon的主要功能代码生成和补全：根据注释生成代码或根据上下文提供智能的代码补全建议代码翻译：支持不同编程语言之间的代码互译，如Python转JavaScript代码重构：提高代码可读性和可维护性，优化代码结构，提高运行效率代码纠错：快速识别各种代码错误并智能修正有问题的代码代码问答：内置代码助手，可进行连续对话，解答编程时遇到的疑问测试用例生成：自动生成测试用例，确保代码更全面地被测试代码小浣熊Raccoon支持的语言和IDE支持Python、C#、C/C++、Java、Go、JavaScript、SQL等30多种主流编程语言兼容Visual Studio Code、Android Studio和JetBrains旗下的系列IDE，Eclipse、Xcode等后续将开放支持如何使用代码小浣熊Raccoon访问代码小浣熊Raccoon的官网（xiaohuanxiong.com/code），点击立即体验按钮选择下载对应的IDE插件，以VS Code为例，可进入Visual Studio Marketplace页面点击Install唤起桌面端的VS Code，或直接在软件内的扩展搜索Raccoon进行安装安装成功后，点击左侧的小浣熊图标登录注册账号，登录成功后即可开始使用在代码编辑器里面使用Alt + /可获取代码补全，也可以在侧边栏获终端面板唤起代码助手进行对话常见问题代码小浣熊Raccoon单词有什么含义？Raccoon的本意是小浣熊，在这里指的是Raccoon – Another Code CO-pilOt Navigator的缩写。代码小浣熊Raccoon是免费的吗？代码小浣熊Raccoon目前在免费公测中，用户可免费使用。代码小浣熊Raccoon基于什么大模型？代码小浣熊Raccoon基于商汤科技自研的大语言模型。

大语言模型（LLM）正在成为一种变革性技术，使开发人员能够构建以前无法构建的应用程序。但是，单独使用这些LLM通常不足以创建一个真正强大的应用程序——当你可以将它们与其他计算或知识来源相结合时，便可能实现其真正的能力。LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架，允许开发人员将语言模型连接到其他数据源并与其环境相交互。LangChain旨在帮助开发者在以下六个主要领域，按照复杂性递增的顺序：📃 LLMs and Prompts: 这包括提示管理、提示优化、适用于所有 LLM 的通用界面以及用于处理 LLM 的通用实用程序。🔗 Chains: 链不仅仅是单个 LLM 调用，而是调用序列（无论是对 LLM 还是对不同的实用程序）。 LangChain 为链提供标准接口、与其他工具的大量集成以及用于常见应用程序的端到端链。📚 Data Augmented Generation: 数据增强生成涉及特定类型的链，这些链首先与外部数据源交互以获取数据以用于生成步骤。 这方面的例子包括对长文本的总结和对特定数据源的问答。🤖 Agents: 代理涉及 LLM 做出关于采取哪些行动的决定，采取该行动，看到一个观察，并重复直到完成。LangChain 为代理提供了一个标准接口，可供选择的代理选择，以及端到端代理的示例。🧠 Memory: 内存是链/代理调用之间持久状态的概念。 LangChain 提供了内存的标准接口、内存实现的集合以及使用内存的链/代理的示例。🧐 Evaluation: [BETA] 众所周知，生成模型很难用传统指标进行评估。 评估它们的一种新方法是使用语言模型本身进行评估，LangChain 提供了一些提示/链来协助这一点。

MLX是由苹果的机器学习研究团队推出的用于机器学习的阵列框架，该开源框架专为 Apple Silicon 芯片而设计优化，从NumPy、PyTorch、Jax和ArrayFire等框架中吸取灵感，提供简单友好的使用方法，帮助开发人员在苹果M系列芯片上有效地开发、训练和部署模型。MLX的主要功能熟悉的 API：MLX 有一个紧随 NumPy 的 Python API。MLX 还拥有功能齐全的 C++ API，与 Python API 非常相似。可组合的函数转换：MLX 支持用于自动微分、自动向量化和计算图优化的可组合函数转换。惰性计算：MLX 中的计算是惰性计算，数组仅在需要时才会具体化。动态图构建：MLX 中的计算图是动态构建的。更改函数参数的形状不会触发缓慢的编译，并且调试简单直观。多设备：可以在任何支持的设备（CPU 和 GPU）上运行。统一内存：MLX 和其他框架的主要区别在于统一内存模型，阵列共享内存。MLX 上的操作可以在任何支持的设备类型上运行，无需移动数据。