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AI，代码库-代码助手---代码输入提示框，询问加上特性，让他返回

2024-07-05 22

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简介： AI，代码库-代码助手---代码输入提示框，询问加上特性，让他返回

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文章标签：

人工智能

关键词：

AI询问

AI代码

AI代码助手

AI代码库

爱你三千遍斯塔克

爱的不是纯牛奶-47754

11天前

机器学习/深度学习人工智能自然语言处理

构建未来的开发环境：AI 驱动的代码助手

随着人工智能技术的进步，AI驱动的代码助手成为提升软件开发效率和代码质量的关键工具。本文探讨了其潜在功能、技术实现及对未来开发的影响。优势包括自动化任务、实时错误检测、个性化辅助和知识共享。技术上，它结合了机器学习、自然语言处理和深度学习，实现代码理解和推荐、智能补全、自动化测试、代码审查及性能优化等功能，使开发更加高效智能。

爱的不是纯牛奶-47754

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阿里云开发者

9天前

人工智能 Java 测试技术

低成本工程实践-AI帮我写代码做需求

本文主要讲述，以“无需训练模型”的方式实现：AI智能分析功能需求、写代码、review代码解决特定业务问题的实践过程

阿里云开发者

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请看我回答~

2月前

人工智能监控算法

智能时代的伦理困境：AI技术的道德边界探索人工智能在教育领域的革新之路未来编程：人工智能与代码共生的新篇章

【8月更文挑战第21天】在人工智能（AI）技术飞速发展的今天，我们正处在一个前所未有的科技变革时期。随着AI技术的深入人类生活的方方面面，它不仅带来了便利和效率的提升，同时也引发了关于道德和伦理的深刻讨论。本文将探讨AI技术发展中遇到的伦理挑战，以及如何建立合理的道德框架来指导AI的未来应用，确保技术进步与人类社会价值观的和谐共存。

请看我回答~

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阿里云开发者

6天前

人工智能机器人 Serverless

不用一行代码，如何10分钟快速打造AI助手？

推荐免费下载《10分钟打造专属AI助手》电子书，助力快速搭建AI客服系统。本文介绍了如何在10分钟内构建能主动提问的智能导购系统，提升客户体验。通过阿里云平台，无需编码即可创建具备大模型能力的AI机器人，实现7x24小时商品推荐与客户服务。文中详细描述了从创建函数计算应用、访问示例网站到验证智能导购效果的全过程，并提供了关键代码示例。此外，还介绍了如何将智能导购集成到生产环境的方法，包括修改知识库和源码以适配具体产品。

阿里云开发者

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-编程工程师-

8天前

人工智能安全开发者

由于安全风险，安全领导者考虑禁止用AI生成代码

-编程工程师-

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艾利克斯冰

8天前

人工智能 IDE Java

MarsCode AI 一款免费的代码辅助工具，值得一试

MarsCode是由字节跳动旗下公司推出的AI编程工具，旨在提升编码效率和质量。它既是一个云端集成开发环境（IDE），也支持作为VS Code和JetBrains等IDE的智能扩展，提供代码补全、生成、优化等功能，并支持多种编程语言。通过AI助手，MarsCode帮助开发者减少重复劳动，提高代码质量和可维护性，同时支持跨平台使用，为开发者带来便捷高效的编程体验。

艾利克斯冰

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楠竹11

19天前

人工智能

AI设计自己，代码造物主已来！UBC华人一作首提ADAS，数学能力暴涨25.9%

【9月更文挑战第15天】近年来，人工智能领域取得了显著进展，但智能体系统的设计仍需大量人力与专业知识。为解决这一问题，UBC研究人员提出了“自动智能体系统设计（ADAS）”新方法，通过基于代码的元智能体实现智能体系统的自动化设计与优化。实验结果表明，ADAS设计的智能体在多个领域中表现优异，尤其在阅读理解和数学任务上取得了显著提升。尽管如此，ADAS仍面临安全性、可扩展性和效率等挑战，需进一步研究解决。论文详情见链接：https://arxiv.org/pdf/2408.08435。

楠竹11

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阿里云开发者

22天前

存储人工智能前端开发

AI 网关零代码解决 AI 幻觉问题

本文主要介绍了 AI Agent 的背景，概念，探讨了 AI Agent 网关插件的使用方法，效果以及实现原理。

阿里云开发者

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阿里云云原生

2月前

存储人工智能前端开发

AI 网关零代码解决 AI 幻觉问题

本文主要介绍了 AI Agent 的背景，概念，探讨了 AI Agent 网关插件的使用方法，效果以及实现原理。

阿里云云原生

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1761360321912488

25天前

人工智能计算机视觉

AI计算机视觉笔记十五：编写检测的yolov5测试代码

该文为原创文章，如需转载，请注明出处。本文作者在成功运行 `detect.py` 后，因代码难以理解而编写了一个简易测试程序，用于加载YOLOv5模型并检测图像中的对象，特别是“人”类目标。代码实现了从摄像头或图片读取帧、进行颜色转换，并利用YOLOv5进行推理，最后将检测框和置信度绘制在输出图像上，并保存为 `result.jpg`。如果缺少某些模块，可使用 `pip install` 安装。如涉及版权问题或需获取完整代码，请联系作者。

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