站长之家（ChinaZ.com）4月11日 消息:蚂蚁集团近日在其自研的智能研发平台CodeFuse中，新增了一项令人瞩目的功能——“图生代码”。这项新功能将赋予开发人员从产品设计图一键生成代码的能力，进而大幅提升前端页面的开发效率。目前，这项创新功能正在接受内测。
此次推出的“图生代码”功能，主要面向前端工程师群体。在产品开发过程中，设计师完成设计图后，前端工程师往往需要花费大量时间来将设计图转化为代码。而“图生代码”功能则能一键将设计图转化为代码，极大地减轻了开发团队在网页、小程序、App开发过程中的代码工作量。以一张中型网页为例，如果最终需要编写200行代码，传统方式下，一名工程师可能需要花费约1小时的时间。而现在，通过“图生代码”功能，工程师只需进行简单的检查和调整，大幅缩短了开发时间。
这一功能的实现，得益于蚂蚁集团百灵大模型的多模态技术能力。CodeFuse的负责人表示，AI的普及不仅有助于减轻开发人员的工作压力，使他们有更多精力投入到更具创造性的工作中，更重要的是，它降低了编程的门槛，为软件开发行业的创新和进步注入了新的活力。
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4月11日，蚂蚁集团自研的智能研发平台CodeFuse推出“图生代码”新功能，支持开发人员用产品设计图一键生成代码，大幅提升前端页面的开发效率。目前相关功能正在内测。“AI目前主要集中在辅助编程，要从copilot走向co-worker，实现整个研发生命周期的智能化、自动化有很长的路要走。
CodeFuse是一个能够辅助开发者进行代码补全、添加注释、解释代码等功能的插件。它基于海量数据提供实时的代码补全服务，并支持解释代码、生成注释等功能，能够帮助开发者快速完成功能研发，提高研发效率。产品特色代码补全添加注释解释代码代码优化生成单测想要了解更多信息并使用CodeFuse插件，请访问CodeFuse官方网站。
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在当今科技快速发展的时代，AI代码生成技术正逐渐成为软件开发领域的热门话题。尽管AI在解决编程问题方面表现出色，但在真实的企业开发环境中，其应用似乎还不够理想。随着代码大模型能力的日益增强，我们有理由相信，aiXcoder-7B将为程序员们带来更多的创新潜能，推动编程自动化的浪潮向前发展。
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蚂蚁集团和浙江大学合作开发了一个名为OneKE的开源大模型知识抽取框架。该框架旨在帮助处理信息抽取、文本数据结构化和知识图谱构建等任务，为研究人员和开发者提供有力工具。他们将持续优化知识抽取的性能，并将相关技术应用到金融、医疗、政务等领域，推动可控生成技术的产业落地。
谷歌最近发布了面向企业、开发人员的全新代码模型CodeGemma，该模型参数小、性能强，同时对硬件要求较低。CodeGemma共有基础预训练、指令微调和快速推理三个版本，在基准测试中展现出优异的性能表现。以上为谷歌发布的CodeGemma模型的相关内容，更多详细信息可参考开源地址和技术报告。
通义千问昨晚开源了基于Qwen1.5的代码模型CodeQwen1.5，这是一个基于Qwen语言模型的代码专家模型。CodeQwen1.5拥有7B参数，采用GQA架构，经过约3Ttokens代码数据的预训练，支持92种编程语言，并且能够处理最长64K的上下文输入。开源社区对CodeQwen1.5的发布充满期待，希望它在代码助手、CodeAgent等方面为社区做出贡献，并在未来的代码智能建设中发挥重要作用，实现真正的AI程序员。
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chat-ui是一个开源的聊天界面，使用开源模型如OpenAssistant或Llama。它是一个SvelteKit应用程序，为hf.co/chat上的HuggingChat应用提供支持。该产品允许用户通过自定义配置来运行和部署自己的Chat UI实例，支持多种语言模型和功能，如Web搜索、自定义模型等。
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x-crawl 是一款基于 Node.js 的 AI 辅助爬虫库，它通过强大的 AI 辅助功能，使得爬虫工作变得更加高效、智能和便捷。它支持对动态页面、静态页面、接口数据以及文件数据的爬取，同时提供了自动化操作、键盘输入、事件操作等控制页面的能力。此外，它还具备设备指纹、异步同步、间隔爬取、失败重试、轮换代理、优先队列和记录爬取等功能，以适应不同的爬取需求。x-crawl 拥有类型，通过泛型实现完整的类型，基于 MIT 许可发布，适合需要进行数据爬取的开发者和企业。
MetaCLIP是一个开源的机器学习模型，用于图像和文本的联合表示学习。它通过一个简单算法对CLIP数据进行筛选，不依赖于先前模型的过滤，从而提高了数据的质量和透明度。MetaCLIP的主要贡献包括无过滤的数据筛选、透明的训练数据分布、可扩展的算法和标准化的CLIP训练设置。该模型强调数据质量的重要性，并提供预训练模型，以支持研究人员和开发者进行控制实验和公平比较。
AI Town是一个基于MIT许可的可部署启动套件，用于构建和定制您自己的AI城镇版本。这个项目受到了研究论文'Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior'的启发，旨在提供一个强大的基础平台，旨在被扩展。后端原生支持共享全局状态、事务和模拟引擎，适用于从简单的项目到可扩展的多人游戏。
Vanna是一个使用Retrieval-Augmented Generation (RAG) 技术的开源Python框架，用于SQL生成和相关功能。它通过训练RAG模型，将自然语言问题转换为SQL查询，从而允许用户以提问的形式与数据库进行交互。Vanna的主要优点包括高准确度、安全性、私有性、自学习能力，并且支持任何SQL数据库。
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JavaVision是一个基于Java开发的全能视觉智能识别项目，它不仅实现了PaddleOCR-V4、YoloV8物体识别、人脸识别、以图搜图等核心功能，还可以轻松扩展到其他领域，如语音识别、动物识别、安防检查等。项目特点包括使用SpringBoot框架、多功能性、高性能、可靠稳定、易于集成和灵活可拓展。JavaVision旨在为Java开发者提供一个全面的视觉智能识别解决方案，让他们能够以熟悉且喜爱的编程语言构建出先进、可靠且易于集成的AI应用。
