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【AI 大模型】使用 AI 大模型 编程 ① ( AI 编程简介 | 使用 GitHub Copilot 插件进行 AI 编程 | 使用对话方式进行 AI 编程 )
一、AI 编程简介 1、GPT 大模型 可 替代的工作特点 - " 输入文本 -> 输出文本 " GPT 大模型 可 替代的工作 都有如下特点 : " 输入类型是文本 , 输出类型也是文本 " ; 翻译工作 , 因此 大模型 的 编程能力很强 , 远超过其它领域 ; AI 大模型 可以应用于各种领域 , 但是 其 " 编程能力 " 几乎是最强的 , 几乎可以到达替代程序员的程度 , 编程能力 是 大模型 领域分的很细 , 用途很偏的代码 ; 4、AI 编程技巧 AI 编程技巧 : 大模型搜索效率高 : 有问题 , 先问 大模型 , 大模型搞不定再去查资料 ; 大模型的搜索效率要远高于搜索引擎 ; 提示词可以是一个文档 AI 埋坑里 ; 完全不懂代码 , 不能碰 AI 编程 , 无法靠 AI 编程实现任何软件开发任务 ; 二、使用 GitHub Copilot 插件进行 AI 编程 1、GitHub Copilot 简介 GitHub Copilot 是 一个补全式编程大模型 , 是 AI 编程领域使最好用的工具 ; 使用效果 : GitHub Copilot 可以 提高工作效率 50% 以上 , 使用该工具后 ,
83221编辑于 2024-08-09 - 来自专栏APP自动化测试
AI探索（三）Tensorflow编程模型
Tensorflow编程模型 。。。。
39630发布于 2019-10-15 - 来自专栏微言码道
面向程序员的编程大模型AI
而与之相对应的, 则是一些专门用途的AI模型, 比如我今天要说的编程方面的. 这些专用型AI在特定方面的能力比通用性AI更加强大. 专用型AI 不管什么AI, 一个重要的核心就是其训练的数据. 当然, 做为程序员群体, 我当然关注的是编程类的AI模型, 这也是今天我要说的. 编程类大模型AI 总体而言, 编程类大模型AI的特点是: 基于大量开源代码来训练 如前所示, AI模型的一个核心就是使用大量的数据对它进行训练. 而编程类大模型的训练数据大多来源开源代码. 开源代码的可公开访问性, 是编程类大模型的主要数据来源 支持主流语言 一个编程类大模型AI支持哪些语言, 当然是由其训练数据中包含哪些语言或框架决定. 开源类 说完专有类的, 接下来我就说下编程类大模型开源类的几个优秀选择. 需要申明的是, 虽然程序员都很喜欢开源, 但我想说的是, 开源类的AI模型并不适合你.
1.2K10编辑于 2024-03-13 - 来自专栏腾讯技术工程官方号的专栏
面向AI编程：探索可视化分析模型
效果展示 AI 可视化分析模型是结合了 LLM 的能力，依据用户的需求生成互动式、直观且适用于交互设计师、视觉设计师和产品设计师的常用模型，如用户旅程地图、用户画像等。 理想的AI 理想中的 AI 当然是编写提示词通过 LLM 直接输出设计稿数据，再通过图形数据解析器在图形编辑器中创建出设计稿。 现实中的AI 上图是用户画像模型的设计稿到最终产物的对比。可以看出，整个过程中设计稿的基础轮廓并不会改变，只有便签的创建和特定区块内文字的变化。 Api Live 可以拿到最小母版的设计稿数据 模型关联的 schema.json 按每个模型的特点进行定制 模型提示词由不同的模型特性决定 示例数据用于增强提示词 设计稿数据组装 输出数据结构定义 分析模型示例 总结 在本文中，我们详细总结了实现 AI 可视化分析模型的过程中所需进行的功能拆解和实现思路。在此基础上，还分享了在利用 LLM 生成结构化数据时所遇到的问题及其相应解决方案。
69031编辑于 2023-07-26 - 来自专栏C++开发学习交流
【AI模型】AI模型部署概述
AI模型部署方法 在AI深度学习模型的训练中，一般会用Python语言实现，原因是其灵活、可读性强。但在AI模型实际部署中，主要会用到C++，原因在于其语言自身的高效性。 在部署方面，OpenVIVO的开发也是相对比较简单的，提供了C、C++和python3种语言编程接口。 TensorRT 以 NVIDIA 的并行编程模型 CUDA 为基础构建而成，可帮助您利用 CUDA-X 中的库、开发工具和技术，针对人工智能、自主机器、高性能计算和图形优化所有深度学习框架中的推理。 AI模型部署平台 AI 模型部署是将训练好的 AI 模型应用到实际场景中的过程。 以下是一些常见的 AI 模型部署平台： 云端部署 云端部署是最流行的 AI 模型部署方式之一，通常使用云计算平台来托管模型和处理请求。
1.7K10编辑于 2024-07-24 - 来自专栏程序小小事
如何选择最佳编程AI模型？JetBrains AI Assistant 全模型分析比较！可要把眼睛擦亮了哦~
前言 JetBrains AI Assistant 现已支持多模型！ 这意味着 AI Assistant 现在适应性更强。 它结合了不同 AI 模型的优势，从大型模型的深度推理到紧凑型模型的速度，甚至本地模型的隐私。 那么，哪种型号最适合您呢？您只需要一个，还是应该混合搭配用于不同的工作？ 答案并不总是显而易见的！ 如果您在此处看到更高的数字，则表示该模型在基于选票的比较中始终优于其他模型。 Aider 的多语言基准测试。通过检查解决方案是否正确运行来评估使用多种编程语言编写和修复代码的能力 LLMs。 高分表示 在LLM以多种编程语言进行编码时非常准确和可靠，这意味着它是各种开发任务的有力选择。 AI Assistant 支持本地模型，通过 ollama 和 LM Studio 提供。
84910编辑于 2025-03-27 - 来自专栏猫头虎博客专区
探索Stable Code：引领编程新纪元的AI语言模型
探索Stable Code：引领编程新纪元的AI语言模型 引言 在快速发展的人工智能领域，编程语言模型正成为推动技术创新的重要力量。 今天，我们要介绍的Stable Code技术，是由Stability AI Language Models团队精心打造的新一代代码语言模型，它不仅在代码补全、推理、数学计算等软件工程任务上表现出色，更以其小巧的体积和高效的性能 应用场景 开发工具：作为代码编辑器的内置AI助手，提供代码补全、问题解答和调试插件。 教育领域：帮助编程新手理解代码结构，提供交互式学习体验。 随着模型的不断优化和应用的深入，我们有理由相信，Stable Code将极大地推动软件开发的自动化和智能化，提高工程师的工作效率，降低编程门槛，让更多人享受到编程的乐趣。 参考资料 Stability AI开源3B代码生成模型：https://huggingface.co/stabilityai/stable-code-instruct-3b HuggingFace 试用
37110编辑于 2024-04-07 - 来自专栏【腾讯云开发者】
AI结对编程核心思维模型
01、VibeCoding的诞生与困境 2025年2月，OpenAI联合创始人、前特斯拉AI负责人Andrej Karpathy在一场公开演讲中首次提出一个全新概念：VibeCoding（氛围编程）。 他核心的观点是：自然语言正在成为真正的“第一编程范式”。 软件开发模式从一开始的瀑布模型到快速交付版本的敏捷模型再到AI时代的VibeCoding，“这种开发范式的转变反映了一个深刻的变化：从"从零构建"到"从无限可能中做减法"。 的体验，每天与AI“对话”已逐渐成为我的编程日常，无论是能“猜你所想”的TabTab,还是功能强大的Agent模式，都让我屡次感到惊艳。 05、一些心得 别指望AI完全替你干活，很多时候他也不靠谱，未来人们一大部分工作就是证明他“靠谱” 相比Agent模式，多用Tab更能体会到编程的乐趣。
36221编辑于 2025-10-21 - 来自专栏全栈程序员必看
MapReduce编程模型
1.MapReduce简介 MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在Hadoop集群上。 MRAppMaster 负责整个程序的过程调度及状态协调 MapTask 负责map阶段的整个数据处理流程 ReduceTask 负责reduce阶段的整个数据处理流程 2.MapReduce核心编程思想 4）MapReduce编程模型只能包含一个map阶段和一个reduce阶段，如果用户的业务逻辑非常复杂，那就只能多个mapreduce程序，串行运行。 3.MapReduce编程规范 用户需要编写的代码分成三个部分：Mapper，Reducer，Driver(提交运行mr程序的客户端) 1）Mapper阶段 （1）用户自定义的Mapper
51320编辑于 2022-09-13 - 来自专栏编程
MapReduce编程模型
通过WordCount程序理解MapReduce编程模型 WordCount，名为单词统计，功能是统计文本文件中每个单词出现的次数。 今天就带大家一步一步的写一下WordCount程序，帮助大家理解MapReduce编程模型。 例如文本： 文本按行分为2片，每片作为键值对作为map的输入,每片数据均调用1次map方法： 因此，KEYIN和VALUEIN应该定义为IntWritable和Text类型（这些都是Map Reduce编程模型内部的类型 不如按照这个思路自己写一写代码，理解下MapReduce编程模型的思路。
70980发布于 2018-02-12 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【AI 大模型】使用 AI 大模型 编程 ② ( CodeGeeX 工具 | CodeGeeX 功能 | VSCode 安装使用 CodeGeeX | Tabby 工具 | Tabby 部署与使用 )
/wiki/X6qEwPfHXi0hSOkJUSKc6DkDnGN CodeGeeX 是 清华大学 和 智谱 AI 联合开发 的 " 多语言代码生成模型 " , 是国产的 AI 编程大模型 ; 2、CodeGeeX 和 CodeGeeX 等 AI 编程工具 包含 : 开发环境插件 , 如 : VSCode / PyCharm 等开发环境中安装的 编程插件 ; 远程大模型 : 本地插件 请求 远程服务器 中的大模型 , 进行 AI 编程 ; Tabby 只是一个本地使用的 客户端工具 , 也就是 插件 , 没有提供远程的云服务 和 大模型 , 需要自己部署 大模型 进行使用 ; 2、Tabby 相关网站资源 Tabby : https://tabby.tabbyml.com/docs/models/ 3、Tabby 使用场景 Tabby 大模型 适用于 如下场景 : 需要 AI 编程 的 开发场景 , 无法使用外部大模型应用 通过部署 Tabby 使用 大模型进行 AI 编程 ; Tabby 客户端插件 支持所有的 开源 AI 编程模型 ; 4、Tabby 部署与使用 在 WIndows 系统中部署 Tabby , 参考
2.4K11编辑于 2024-08-09 - 来自专栏关忆北.
Spring编程模型(范式)
面向对象编程 契约接口：Aware aware:意识到的 契约接口(Aware)是Spring框架中的一个特性，它允许Bean对象意识到它们所在的环境并与之进行交互，用于提供特定的功能或信息给Bean 面向切面编程 基于接口的JDK动态代理 JDK动态代理是通过Java的反射机制实现的。它要求目标对象实现一个或多个接口。在运行时，通过Proxy类和InvocationHandler接口创建代理对象。 面向元编程 面向元编程（Metaprogramming）是一种编程范式，它涉及编写能够创建、操作或操纵其他程序或自身代码的程序。 元编程使开发人员能够在运行时动态地操作代码结构、生成代码、修改代码行为等。 面向元编程的目标是通过编写代码来操作代码本身，以提高代码的灵活性、可扩展性和可重用性。 面向元编程常用技术/工具 反射：通过反射机制，程序可以在运行时获取和操作类、方法、字段等的信息，包括创建对象、调用方法、修改字段值等。反射使得程序能够动态地检查和操作代码结构。
39030编辑于 2023-10-11 - 来自专栏半生瓜のblog
【网络编程】select模型
---- ---- select模型 特点 解决基本c/s模型中，accept，rcev傻等的问题。 (网络模型就是解决阻塞问题的) 实现多个客户端链接，与多个客户端分别通信。 用于服务器，因为客户端就一个socket。 尽量不要太大，大用户量应该用更高级的网络模型。 select模型应用就是小用户量访问，几十几百，简单方便。
45810编辑于 2023-05-12 - 来自专栏Spark学习技巧
kafka的编程模型
1.kafka消费者编程模型 分区消费模型 组(group)消费模型 1.1.分区消费模型 1.1.1.分区消费架构图，每个分区对应一个消费者。 1.2.组(group)消费模型 1.2.1.组消费模型架构图 每个组都消费该topic的全量数据,一条消息会发给groupA和groupB. 1.2.2.组消费模型伪代码： 流数N：表示一个consumer 1.2.3.consumer分配算法 当kafka的分区个数大于组A里consumer实例个数时，怎么去分配，以下为分配步骤： 1.3.两种消费模型对比 Partition消费模型更加灵活但是： （1） 同步生产模型 异步生产模型 2.1. 同步生产模型 至少成功一次 ， 发送给kafka消费者 2.2.异步生产模型 打包发送给kafka broker。
88640发布于 2018-06-22 - 来自专栏麒思妙想
编程语言内存模型
编程语言内存模型回答了并行程序可以依靠什么行为以便它们的线程之间可以共享内存的问题。 编程语言内存模型回答了这个问题，以及其它类似问题。 这是硬件内存模型的DRF-SC属性，在编程语言环境中采用。 从这个意义上说，编程语言内存模型都比最宽松的硬件内存模型都弱。 但是有一些保证。每个人都同意需要提供DRF-SC，它不允许引入新的读或写的优化，即使这些优化在单线程代码中是有效的。 编程语言内存模型试图精确回答这些问题，即哪些优化是允许的，哪些是不允许的。通过研究过去几十年来尝试编写这些模型的历史，我们可以了解哪些可行，哪些不可行，并了解事情的发展方向。
1K30发布于 2021-08-12 - 来自专栏程序小小事
Cursor AI模型实用性新标杆？Cursor 官方做了模型 PK 测评体系，AI编程能力竟然这样比出来！
CursorBench不是一串冷冰冰的分数，更像是一把“照妖镜”，直接照出各种 AI agent 真正的实力，甚至可以作为我们选Cursor AI 模型的“参考底牌”。 你以为 AI 开发只拼模型吗？现在根本不是一个单纯“谁语言大模型参数多、推理快谁赢”的时代了，实际落地还得考虑 tools（工具链）、planner（任务规划）、memory（记忆管理）等协同工作。 而 CursorBench 强调多轮交互、文件路径、涵盖 terminal、IDE 工具、上下文管理等综合维度，更全方位衡量 AI agent 的业务能力。 我个人推荐的模型，也不一定适合你的开发场景。 因此，对当前 AI 模型的编码“实战能力”，大家不止是看分数，关键要看它和我们的开发场景到底有多贴近。 大家平时用哪些 AI Agent，有什么踩坑或经验，留言区聊聊吧，一起成长！
2000编辑于 2026-03-30 Claude 4 – Anthropic 推出的最新 AI 编程系列模型（含使用教程）
发布时间：2025 年 5 月 23 日一、Claude 4 是什么Claude 4 是 Anthropic 公司推出的新一代 AI 模型，包含两款子模型：Claude Opus 4：全球最强编程模型， 引入工具辅助的延伸思考、记忆文件管理等功能，提升 AI Agent 的实用性和效率。 五、项目地址官网：www.anthropic.com/news/claude…六、应用场景编程辅助：快速生成和优化代码，提升开发效率。AI Agent：执行复杂任务，调用外部工具并保持上下文连贯。 例如通过 POLOAPI 的模型市场，开发者可按需组合 Claude 4 的编程能力与其他模型的内容生成、数据分析能力，构建定制化解决方案。 这种 “底层模型 + 中层服务 + 上层应用” 的三层架构，正推动 AI 从工具化向系统化演进。
2.1K10编辑于 2025-05-23- 来自专栏开源心路
AI模型实战
背景 通过示例梳理AI模型训练流程，示例比较简单，方便演示。 流程 机器学习实战步骤 定义问题 数据收集和预处理 选择算法并建立模型 训练模型 模型评估和优化 示例 定义问题 根据公开数据集预测加州房价分布 数据收集 import pandas as pd df_housing.drop("median_house_value",axis = 1) #构建特征集X y = df_housing.median_house_value #构建标签集y 选择算法并建立模型 #导入线性回归算法模型 model = LinearRegression() #使用线性回归算法 model.fit(X_train, y_train) #用训练集数据，训练机器，拟合函数，确定参数 211157.06335417 218581.64298574 465317.31295563 ... 201751.23969631 160873.51846958 138847.26913352] 模型评估
33410编辑于 2023-06-30 - 来自专栏算法一只狗
AI辅助编程工具
官方网站Copilot收费主要是由Github和OpenAI联合开发的模型框架https://github.com/features/copilot/Tabnine两渠道：免费 + 收费-https:/ copilot就可以根据对应的英文描述，给出代码建议：如果对上面的代码不满意，copilet还可以利用快捷键进行替换：得到更详细的意见可以通过快捷键 Ctrl+Enter 来得到copilot的更多详细的辅助编程信息 免费可以制定代码文档生成-⭐⭐⭐⭐⭐cheat.sh免费支持多种不同的语言-⭐⭐⭐CodeGeeX免费支持自定义代码模板支持自己训练模型-⭐⭐⭐⭐CodeWhisperer检测代码中的漏洞，并给出参考意见需要加入 免费可以制定代码文档生成-⭐⭐⭐⭐⭐cheat.sh免费支持多种不同的语言-⭐⭐⭐CodeGeeX免费支持自定义代码模板支持自己训练模型-⭐⭐⭐⭐CodeWhisperer 检测代码中的漏洞，并给出参考意见需要加入 编码服务5.6 PanGu-CoderPanGu-Coder: 函数级的代码生成模型-云社区-华为云华为发布「国产Copilot内核」PanGu-Coder，而且真的能用中文哦！.
99410编辑于 2024-10-25 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
AI编程语言图鉴
最适合AI的语言 对于“人工智能”来说，选择不同的编程语言实质了决定了“人工智能”的期望程度，因此这也是目前争论的焦点——哪种编程语言是“人工智能”领域的最佳选择？ 最近几年，随着人工智能概念的火爆，Python语言迅速升温，成为众多AI开发者的首选语言。 Python的诞生在1989年，最初并不是为了契合AI的发展，而是荷兰人Guido van Rossum为了打发圣诞节假期开发了Python语言的解释器。 还有由Google Brain团队开发的TensorFlow库可用于神经网络等深度学习模型的研究……这些库使得Python在AI领域的具有很强的竞争力。 Lisp和Prolog都属于非常古老的编程语言，不过随着时间的推移，它们已经是AI项目开发的常用语言。
2.2K32发布于 2019-08-16
腾讯云开发者
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