通义灵码通义灵码

通义灵码:智能信息网力荐的AI编程工具

通义灵码,作为阿里云推出的AI编程工具,凭借其强大的功能和优势,在AI编程领域崭露头角。它专为开发者设计,旨在降低AI应用开发门槛,提高开发效率,加速AI技术的创新与应用。

类型‌:AI编程工具

  • 企业IT团队‌:希望加速AI技术创新与应用,推动企业数字化转型的企业IT团队。
    通义灵码

    (AI工具)通义灵码官网展示了其智能编程工具界面,包括代码生成、模型训练与优化等功能,助力开发者高效构建智能应用。

    功能‌:

    • 智能代码生成‌:根据开发者的需求,自动生成高质量的代码,减少手动编码工作量。
    • 模型训练与优化‌:提供丰富的AI模型库,支持自定义模型训练与优化,满足多样化需求。
    • 应用部署与管理‌:支持一键部署AI应用至云端或本地,提供全面的应用管理与监控功能。

    优势‌:

    • 高效便捷‌:通过智能代码生成,大幅提高开发效率,缩短项目周期。
    • 灵活可扩展‌:支持自定义模型训练与优化,满足个性化需求,易于扩展与升级。
    • 安全可靠‌:依托阿里云强大的安全保障体系,确保数据安全与应用稳定。

    适合人群‌:

    • AI开发‌:希望快速构建智能应用,提高开发效率的AI开发者。
    • 数据科学家‌:需要处理和分析大量数据,进行模型训练与优化的数据科学家。

通义灵码官网入口

https://lingma.aliyun.com/

数据统计

数据评估

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GitLab Duo Chat

GitLab Duo Chat

Duo Chat是什么Duo Chat 是源代码管理平台 GitLab 推出的一款对话式AI编程助手,旨在通过自然语言交互为工程和非工程用户提供实时指导。该AI编程工具支持整个软件开发生命周期,帮助团队提高代码理解速度、增强协作能力,并快速掌握 GitLab 的使用。Duo Chat 能够解释代码、重构代码、生成测试,以及提供代码建议,从而提升开发效率和代码质量。同时,它还注重隐私保护,不使用客户数据来训练 AI 模型,并允许组织控制对敏感数据的 AI 访问。Duo Chat 除作为 GitLab 用户界面的一部分,也可以集成到流行的 IDE 中,如 VS Code 和 JetBrains 套件。Duo Chat的主要功能实时技术指导:GitLab Duo Chat 为工程和非工程团队成员提供即时的技术支持,覆盖整个软件开发生命周期。代码理解:通过自然语言解释,帮助开发者快速理解新接触的代码段,降低学习曲线。代码质量提升:提供智能代码重构功能,开发者可以对现有代码进行优化,使其更加高效和现代化。自动化测试:自动生成测试代码,帮助团队提前发现潜在的程序错误,提高软件质量。智能代码建议:在编码过程中,Duo Chat 能够预测性地完成代码块,并推荐常用的代码模式,提升编码效率。代码生成:根据注释自动生成完整的代码行或函数,简化开发流程。代码补全:基于用户输入的几个字符,自动补全新的代码行,加快开发速度。多语言和IDE兼容性:支持多种编程语言,如C、C#、Go、Java、JavaScript、Python等,以及与VS Code、Visual Studio、JetBrains IDE套件和Neovim等流行IDE的无缝集成。GitLab Duo Chat的产品价格对于GitLab的新用户来说,Duo Chat提供免费试用30天。若是现有用户的话,目前 Duo Chat 可供 GitLab Premium 和 Ultimate 付费用户使用,需要购买相应的附加订阅才能使用GitLab Duo Pro功能。GitLab Duo Pro:面向希望专注于创新和交付高质量软件的开发者。定价为 19 美元/用户/月,需按年支付。该版本包括代码解释、代码重构和测试生成等功能。GitLab Duo Enterprise(即将推出):面向希望在软件开发生命周期中全面使用AI的组织。定价为 39 美元/用户/月,同样需要按年支付。除了包含GitLab Duo Pro的所有功能外,还将包括额外的高级功能,如总结和模板工具、安全和漏洞工具、高级故障排除等。Duo Chat的适用人群开发者:需要快速理解新代码、提高编码效率、进行代码重构和生成测试代码的软件开发人员。非技术团队成员:包括项目经理、产品经理、设计师等,他们可能需要了解代码的工作原理,但不具备深厚的技术背景。DevOps专业人员:负责软件部署、监控和维护的专业人员,他们可以利用Duo Chat来优化CI/CD流程和提高基础设施代码的安全性。安全专家:关注软件安全性的专家,他们可以使用Duo Chat的漏洞解释和修复建议功能来提升代码的安全性。自由职业者和独立开发者:独立工作的软件开发者可以利用Duo Chat来提高个人工作效率,尤其是在缺乏团队协作时。企业客户:希望在整个软件开发生命周期中采用AI技术以提高开发效率和软件质量的企业。GitLab用户:已经使用GitLab进行项目管理和代码托管的用户,可以通过Duo Chat获得更丰富的功能和更好的用户体验。Duo Chat的应用场景新项目入门:新加入的开发人员可以通过Duo Chat快速了解项目背景、CI/CD流程、框架使用等基础知识。代码编写与建议:在编码过程中,Duo Chat可以提供代码补全、生成和建议,帮助开发者提高编码效率。自动化测试:Duo Chat能够自动生成测试代码,帮助团队更早地发现潜在的缺陷和错误。安全漏洞管理:安全团队可以使用Duo Chat的漏洞解释和修复建议功能,更高效地处理安全问题。协作与沟通:Duo Chat支持团队成员之间的实时交流,提供快速的技术指导和决策支持。文档与规范撰写:开发者可以利用Duo Chat生成文档、模板和问题描述,以标准化团队的文档工作。审查与反馈:在代码审查过程中,Duo Chat可以协助生成审查摘要,帮助作者和评审者更高效地沟通。项目管理:项目经理可以利用Duo Chat来跟踪项目进度,生成状态报告,并快速获取项目概况。
驭码CodeRider

驭码CodeRider

驭码CodeRider是什么驭码CodeRider是极狐GitLab推出的AI编程与软件智能研发助手,专为提升程序员的编码效率和研发效能而设计。该AI编程工具基于AIGC技术,提供代码补全、生成、解释、单元测试生成以及智能问答等强大功能,支持PC原生端侧部署,允许用户在离线状态下使用,同时提供私有化部署选项,确保企业数据安全。驭码CodeRider与GitLab深度集成,支持智能DevOps工作流,帮助处理议题、合并请求,并与CI/CD流程结合,实现端到端的AI赋能。此外,它还覆盖了近百种编程语言,支持主流IDE集成,是企业级AI DevOps解决方案的优选。驭码CodeRider的主要功能智能编程辅助:CodeRider利用先进的AI算法,根据用户的实际研发需求,生成高质量的代码片段。这个功能可以大幅减少编码时间,提升编码效率,同时保证代码质量。代码补全:在用户编写代码的过程中,CodeRider能够根据当前代码的上下文,智能地提供补全建议,减少手动编码的工作量,加快开发速度。代码解释:CodeRider能够识别多种编程语言,并提供代码段的详细解释,帮助开发者理解复杂的代码逻辑,提高代码的可读性和可维护性。代码注释:CodeRider自动生成代码注释,帮助开发者快速理解代码的功能和目的,特别是在团队协作中,注释可以大大提高代码的透明度。代码修改:CodeRider可以根据用户的指令或需求,自动修改代码,减少手动修改的繁琐性,提高代码修改的效率和准确性。单元测试:CodeRider能够为选定的代码段生成单元测试代码,帮助开发者快速验证代码的功能和性能,确保代码质量。代码优化:CodeRider提供代码优化建议,帮助开发者改进代码结构,提升代码的可读性、可维护性和安全性。智能问答:CodeRider支持自然语言处理技术,能够理解和回答技术相关问题,甚至生成代码示例,支持多轮对话,提高问题解决的效率。GitLab文档问答:CodeRider集成了GitLab文档问答功能,用户可以通过提问来获取GitLab平台的使用帮助和最佳实践。IDE集成:CodeRider支持与主流的集成开发环境(IDE)如Visual Studio Code等集成,使得开发者可以在熟悉的开发环境中直接使用CodeRider的功能。覆盖多种编程语言:CodeRider支持近百种编程语言,无论是流行的Java、Python、JavaScript,还是特定的领域语言,都能得到CodeRider的支持,满足不同开发者的需求。服务器私有化部署:企业可以选择将CodeRider部署在私有服务器上,这样可以更好地控制数据访问权限,保护企业的核心数据不被外泄,增强数据安全性。端侧部署(AI PC):用户可以在本地计算机上安装CodeRider,实现端侧智能研发。这种部署方式支持离线工作,即使在没有网络连接的情况下也能使用,增加了研发的灵活性。企业代码文档安全:CodeRider提供了严格的安全措施,确保企业内部的代码和文档不会被未授权访问或泄露,保护了企业的知识产权和商业机密。如何使用驭码CodeRider对于Visual Studio Code用户:打开Visual Studio Code:确保你已经安装了Visual Studio Code编辑器。访问扩展:在左侧导航栏中点击“扩展”图标。搜索插件:在搜索框中输入“驭码 CodeRider”。安装插件:找到插件后点击“安装”。登录账号:插件安装完成后,需要登录极狐GitLab账号。下载依赖项:登录后,手动下载依赖项。点击页面右下角弹出窗口下载端侧组件和模型,包括端侧组件、补全模型和对话模型。注意,因为模型文件较大,需要等待一段时间,右下角会显示下载进度。Visual Studio Code版插件:https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Jihu-GitLab.coderider对于JetBrains IDEs用户(以IntelliJ IDEA为例):打开IntelliJ IDEA:确保你已经安装了IntelliJ IDEA或其他JetBrains IDE。访问插件市场:在左侧导航栏中点击“插件”。搜索插件:在插件市场的搜索框中输入“CodeRider”。安装插件:找到CodeRider后点击“安装”。重启IDE:安装完成后,重启IntelliJ IDE。登录账号:重启成功后,登录极狐GitLab账号。下载依赖项:登录后,同样需要手动下载端侧组件和模型,步骤与Visual Studio Code用户相同。JetBrains版插件地址:https://plugins.jetbrains.com/plugin/24510-coderide-驭码CodeRider的产品价格CodeRider Team驭码团队版:面向团队的版本,每年每人的价格是499元人民币。这个版本提供了一系列的特色功能,包括DevOps智能辅助、GitLab文档库、PC原生算力模型和私有化部署。此外,它还包括辅助编程、代码补全、技术问答、代码生成、代码注释、代码解释、单元测试、代码修改、代码优化和知识问答等辅助功能,以帮助团队成员提高开发效率。CodeRider Enterprise驭码企业版:更高级的企业级版本,每年每人的价格是899元人民币。除了包含团队版所有功能外,企业版还增加了企业管理、数据看板、权限管理以及企业模型可配置等高级功能。CodeRider Hybrid驭码混合算力版:结合了AI PC端推理和服务器端大模型的混合算力版本,具体价格需要联系极狐GitLab以获取详细信息。它包含了DevOps智能辅助、GitLab文档库、混合算力模型、私有化部署以及企业知识库等特色功能,并且也包括了辅助编程、代码补全、技术问答等一系列辅助功能。与企业版一样,混合算力版也提供了企业管理、数据看板、权限管理和企业模型可配置等高级功能。更多产品价格信息请查看驭码CodeRider的产品定价页面。驭码CodeRider的适用人群软件开发者:无论是初级开发者还是资深程序员,CodeRider都能通过提供代码补全、代码解释、代码优化等功能,帮助他们提高编码效率和代码质量。研发团队:在团队协作中,CodeRider的AI DevSecOps功能可以帮助团队成员更高效地进行开发、安全检查和运维工作,提升团队的整体研发效能。企业IT部门:对于企业的IT部门来说,CodeRider的服务器私有化部署和企业代码文档安全功能,可以保障企业数据安全,同时提高研发流程的自动化水平。自由职业者:自由职业者在进行软件开发项目时,CodeRider可以作为一个强大的助手,提供从编码到测试的一系列支持,帮助他们独立完成项目开发。技术爱好者和初学者:对于编程爱好者和初学者,CodeRider的智能问答和代码解释功能可以帮助他们更快地学习和理解编程知识。
Infinigence 无问芯穹

Infinigence 无问芯穹

无问芯穹是什么Infinigence 无问芯穹是专门大模型应用开发者打造的企业级AI大模型服务平台,专注于AI 2.0时代的解决方案。构建大模型与多种芯片间的高效部署桥梁,推动AGI(通用人工智能)时代的基础设施建设。无问芯穹提供算力推理平台、AI基础设施解决方案以及端上智能一体化解决方案,支持超过20个主流模型和10余种计算卡,实现软硬件联合优化与统一部署。无问芯穹的主要功能智算云平台:提供从算力、模型到应用的一站式服务,包括全面的云管平台、强大的基础云产品、一站式AI开发平台、大模型开发平台、大模型应用开发平台以及行业大模型。国产化AI算力适配和性能优化:对十余种国产AI芯片全面适配,通过算法和编译优化,实现性能提升50%~200%,并实现多源异构国产AI芯片的统一调度和混合精度计算。Megrez-3B-Omni模型:全球首个端侧全模态理解开源模型,能处理图像、音频和文本三种模态数据,支持中文和英文语音输入,实现模态间的自由切换,并提供直观自然的交互体验。一站式AI平台(AIStudio):面向机器学习开发者,提供开发机、任务等功能的企业级开发平台,支持从数据托管、代码开发、模型训练、模型部署的全生命周期工作流。算力推理平台:提供算力资源的异构纳管、运维和监控能力,以及丰富的算力运营体系。大模型服务平台(模型即服务,Model as a Service):提供数据处理、微调、推理等快速便捷的模型调用API,并集成模型与应用结合的最佳实践,提供专家支持与经验的工具化沉淀。异构芯片混合训练平台:全球首个支持单任务千卡规模异构芯片混合训练的平台,具备万卡扩展性,支持包括AMD、华为昇腾、天数智芯、沐曦、摩尔线程、NVIDIA六种异构芯片在内的大模型混合训练。“端模型+端软件+端IP”端上智能一体化解决方案:提供包括软件、IP在内的端上智能一体化解决方案,实现多种大模型算法在多元芯片上的高效、统一部署。无问芯穹的官网地址官网地址:cloud.infini-ai.com无问芯穹的应用场景个人助理:基于语音指令管理日程和提醒,提高生活和工作效率。智能家居控制:通过语音或图像识别技术控制家中的智能设备,如智能灯泡和智能锁。车载语音助手:在驾驶时用语音控制导航、音乐播放和电话,提高驾驶安全。移动设备应用:在手机和平板电脑上提供语音识别和图像识别功能,增强用户体验。教育辅助:基于语音和图像识别技术辅助语言学习和阅读,特别是对视障人士。AI模组与终端融合:通过“端侧算力+通信+API”功能的AI模组产品,将大模型能力带入到各种终端设备。
BetterYeah AI

BetterYeah AI

BetterYeah AI是一个企业级AI应用和助手开发构建平台,旨在简化AI Agent的开发流程,企业无需编写代码即可构建符合业务需求的智能助手。该平台提供一站式模型集成、知识库管理、数据库连接、自定义业务流程开发等功能,支持多模态交互,并通过API、SDK等集成方式灵活应用于企业系统。此外,它还提供专业的技术支持和定制化服务,帮助企业快速应用AI技术,提升业务效率。BetterYeah AI的主要功能零代码搭建Agent:允许用户无需编写代码即可快速构建AI代理,释放大模型的能力。一站式模型集成:内置了多种国内外知名的AI模型,如ChatGLM、阿里通义千问、百度千帆等,用户可以根据业务场景灵活选择。知识库管理:提供自动向量化、自动分段、混合检索等数据处理工具,确保输出的质量和精准度。数据库连接:使AI代理具有持久记忆,并能与企业业务数据打通,更贴近企业业务需求。自定义业务流程:通过用户友好的界面,支持各类开发节点,允许自定义业务流程。丰富的插件系统:提供官方插件,增强AI代理的扩展性,快速落地于各种业务场景。多模态ChatBot:支持文字、图片、语音、视频等内容的解析和生成,提升交互体验。开发运维支持:提供在线调试、日志追踪、一键发布等全方位的开发运维能力。API/SDK集成:允许通过API、SDK、Webhook等方式将AI能力集成到企业系统中。成本控制:通过优化资源使用,如token用量,实现成本控制,让企业更经济地使用AI技术。定制化开发服务:对于特殊需求,提供定制化开发,确保最佳匹配用户业务场景。企业AI应用设计和推动落地:协助企业重塑业务场景,包括AI场景选择、价值验证、产品技术方案咨询等。BetterYeah AI的产品定价BetterYeahAl提供了4个版本的产品供用户选择,不同版本的功能、用量及服务各不相同,用户可根据实际需求选择合适的版本,具体可查看Better Yeah AI的定价页面。免费版:适合个人体验产品功能使用,可免费创建2个Agent,开发者数量上限为2,每月提供200Yeah积分(可运行基础模型200次),知识库容量为10MB,提供社群支持服务个人版:29元每月,适合个人/创业者日常使用,可创建3个Agent,开发者数量上限为2,每月提供400Yeah积分(可运行基础模型400次),知识库容量为20MB,提供社群支持服务团队版:499元每月,适合团队使用,可创建5个Agent,开发者数量上限为3,每月提供6000Yeah积分(可运行基础模型6000次),知识库容量为100MB,提供全平台能力,可快速将AI应用集成至外部平台,提供训练及托管服务、中级顾问服务企业版:适合中大型企业使用 拥有团队版所有权益 额外可按需定制,购买加量包,提供训练及托管服务、高级顾问服务BetterYeah AI的应用场景智能客服:作为客服助手,自动解答客户咨询,提供快速服务,提升客户满意度。销售助手:辅助销售团队,通过分析数据发现潜在客户,提供销售线索,帮助销售团队更高效地工作。HR助手:进行简历筛选、员工服务、定制面试题等,提高人力资源部门的工作效率。招聘助理:在大量求职者中筛选合适的候选人,分析简历,挖掘潜力人才。员工HR助理:处理员工的投诉与建议,帮助员工查询工资、奖金、个税等信息,管理请假流程。数据分析:帮助企业进行数据分析,为决策提供支持。营销投放:辅助营销团队优化广告投放策略,提高营销效果。办公助理:自动化日常办公任务,如日程管理、邮件分类等,提高办公效率。代码助手:为开发人员提供编程辅助,如代码生成、错误检测等。
MLX

MLX

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。

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