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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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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。
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,进大幅提升前端页面的开发效率。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。
针对文本到图像生成模型领域中的个性化主题驱动模型,出现了一些令人印象深刻的进展,如DreamBooth和BLIP-Diffusion。这些模型普遍存在着对微调的需求较高和参数规模庞大的限制。综合对比实验结果,DiffuseKronA在视觉质量、文本对齐性、可解释性、参数效率和模型稳定性等方面均优于LoRA-DreamBooth,为T2I生成模型的领域带来了重大进展。
CodeFuse-VLM是一个支持多种视觉模型和语言大模型的框架,用户可以根据自己的需求搭配不同的VisionEncoder和LLM。CodeFuse-VLM-14B模型在多个通用和代码任务上的性能超过LLAVA-1.5和Qwen-VL。CodeFuse-VLM还被用于训练网页图片到前端代码的多模态大模型,提高了前端工程师的开发效率。
DiffusetoChoose是一种新型的虚拟试穿技术,它允许用户将任何商品放入任何环境中,实现逼真的在线购物体验。这一模型能够更好地捕捉商品的细节,并提升修复质量,同时保证产品在不同环境中看起来自然和真实。这一模型大大提高了用户对产品在真实环境中的样子的了解,进一步提升了在线购物的体验。
MFTCoder是蚂蚁CodeFuse开源的一种多任务微调框架,可以在多个任务上同时进行微调。它通过结合多种损失函数解决了多任务学习中的挑战。这使得CodeFuse-Mixtral-8x7B成为当前开源的非代码大模型中代码能力领先的模型之一。
蚂蚁集团旗下CodeFuse发布了首个面向ToolLearning领域的中文评测基准ToolLearning-Eval,旨在帮助开发者跟踪和了解各个ToolLearning领域大模型的优势与不足。该评测基准按照FunctionCall流程划分为工具选择、工具调用和工具执行结果总结三个过程,并提供了相应的数据集供通用模型进行评测分析。ToolLearning-Eval项目将不断优化评测数据集、拓展多工具多轮对话数据集,增加评测模型,并�
蚂蚁集团CodeFuse宣布开源DevOps-ChatBot端到端AI智能助手。DevOps-ChatBot是一个专为软件开发的全生命周期设计的开源端到端智能AI助手。该项目还支持私有化部署,保障数据的安全性和特定任务的高可用性。