阿里云通义灵码团队与重庆大学合作的研究论文被 FSE Industry 2024 (CCF A) 录用,该论文通过对阿里云开发的智能编码插件进行实证调查,主要探讨了在智能编码助手中的代码搜索问题,点击本文查看论文详解。
本文深入探讨当前最前沿的prompt engineering方案,结合OpenAI、Anthropic和Google等大模型公司的资料,以及开源社区中宝贵的prompt技巧分享,全面解析这一领域的实践策略。
本文从一个通用的客户问题出发,描述了一个问题如何从前置排查到使用AI Profiling进行详细的排查,最后到问题定位与解决、业务执行过程的分析,从而展现一个从黑箱到透明的精细化的剖析过程。
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本文将以Yuan2.0最新发布的Februa模型为例进行测试验证,用更小规模的模型达到更好的效果。
本文首先介绍了遗留代码的概念,并对遗留代码进行了分类。针对不同类型的遗留代码,提供了相应的处理策略。此外,本文重点介绍了通义灵码在维护遗留代码过程中能提供哪些支持。