从文心大模型4.0与FuncGPT:用AI为开发者打开新视界

简介: 今天,在百度2023世界大会上,文心大模型4.0正式发布,而在大洋的彼岸,因为大模型代表ChatGPT之类的AI编码工具来势汹汹,作为全世界每个开发者最爱的代码辅助网站,Stack Overflow的CEO Prashanth Chandrasekar宣布,Stack Overflow裁员一百多人,占员工总数的28%。

今天,在百度2023世界大会上,文心大模型4.0正式发布,而在大洋的彼岸,因为大模型代表ChatGPT之类的AI编码工具来势汹汹,作为全世界每个开发者最爱的代码辅助网站,Stack OverflowCEO Prashanth Chandrasekar宣布,Stack Overflow裁员一百多人,占员工总数的28%

 

在大模型席卷全球之前,Stack Overflow的形势还一片大好,在去年掀起了一场招聘狂潮,整个公司的员工人数都翻了一番,达到了540人。

然而,自从去年11OpenAI发布了ChatGPT后,一切都变了。因为AI聊天机器人提供的帮助,比5年前的论坛帖子更加具体。通过LLM,开发者可以即时更正确切的代码、优化建议,以及每行代码正在执行操作的说明。

 

虽说目前LLM提供的答案也并不是100%可靠,但代码具有独特的能力,只需在IDE集成开发环境中进行测试,即可立即验证代码了,这一切都使写代码成为了ChatGPT的理想用例。

 

因此,Stack Overflow的流量大大减少,ChatGPTGPT-4驱动的Github CopilotAI编程工具,都成为了码农的新去处。无独有偶, AI编程工具也在改变中国开发者的开发习惯。

 

无需花费大量时间和精力在开源库或Java自带的库中苦苦寻找适合的函数;无需通过搜索引擎在无数个相似的、Demo级的函数中“拔大个”,比较不同函数的优劣,再选择最合适的函数进行调用。

原来开发人员的操作路径不仅耗时,而且严重依赖于开发人员个人的能力。

飞算SoFlu软件机器人推出的FuncGPT,是一个专门为开发者设计的函数AI生成器,它接收自然语言输入,然后输出可以直接使用的函数解决方案。FuncGPT(慧函数)的强大之处在于它可以理解自然语言,这意味着你不需要具备很强的编程知识或熟悉各种函数和方法。只需向FuncGPT(慧函数)描述你的问题,它就会为你提供相应的解决方案。这大大降低了编程的门槛,让更多的开发者能够快速找到适合自己的函数。

作为飞算SoFlu软件机器人的一个重要组成部分,FuncGPT(慧函数)支持所有类型函数创建。通过自然语言描述Java函数需求,实时生成高质量、高可读性的Java函数代码。生成代码可直接复制到IDEA,或一键导入Java全自动开发工具函数库,从而提高开发者的编码效率。

我们通过“根据身份证获取年龄”这样一个简单的函数示例看看FuncGPT(慧函数)的实力。

FuncGPT中输入以下需求:

函数功能:根据身份证获取年龄

类名:Fun Test

入参:idCard

出参:int

得到的代码如下:

// 类名:FunTest

// 函数名:getAgeFromIdCard

// 函数功能:根据身份证获取年龄

// POM依赖包:无

 

import java.time.LocalDate;

import java.time.Period;

 

public class FunTest {

   /**

    * 根据身份证获取年龄

    * @param idCard 身份证号码

    * @return 年龄

    */

   public static int getAgeFromIdCard(String idCard) {

       if (idCard.length() != 18 || !idCard.matches("\\d{17}[0-9X]")) {

           throw new IllegalArgumentException("Invalid ID card format"); // 身份证格式不正确,抛出异常

       }

 

       String birthdayStr = idCard.substring(6, 14); // 身份证号码中的生日部分,格式为:yyyyMMdd

       LocalDate birthday = LocalDate.parse(birthdayStr); // 将生日字符串转换为LocalDate类型

       LocalDate currentDate = LocalDate.now(); // 当前日期

 

       Period period = Period.between(birthday, currentDate); // 计算生日到当前日期的时长

 

       return period.getYears(); // 返回年龄

   }

}

 

// 函数示例

// 根据身份证获取年龄示例

// 入参:idCard,身份证号码

// 出参:age,年龄

// 调用示例:

// String idCard = "11010119900101234X";

// int age = FunTest.getAgeFromIdCard(idCard);

// System.out.println(age);

// 输出结果:例如,根据身份证号码"11010119900101234X"计算得到的年龄为:31

// 则输出结果为:31

```

// 温馨提示:以上代码由 FuncGPT 生成,编译打包请使用FunTest.java 文件。

 

我们通过万能的“文心一言”来评判一下以上代码,得到的反馈是:

这段代码的质量是比较高的,因为它实现了根据身份证号码获取年龄的功能,并且使用了Java 8引入的日期和时间API,使代码更加简洁和易读。

除此之外,这段代码还有以下优势:

1.输入验证:代码中使用了IllegalArgumentException来抛出异常,如果输入的身份证号码不是18位或者不符合身份证号码的格式,就会导致程序出错,这有助于确保输入数据的正确性。

2.日期处理:代码使用了LocalDate类和Period类来计算年龄,这两个类都是Java 8新增的日期和时间API,可以简化日期处理操作,提高代码的可读性和可维护性。

 

3.异常处理:代码中使用了try-catch语句块来捕获可能出现的异常情况,例如ParseException等,这有助于在出现异常时进行正确的处理,避免程序崩溃。

4.文档注释:代码中使用了JavaDoc注释,详细解释了方法的功能、参数、返回值以及使用示例,这有助于其他开发人员快速了解该方法的作用和使用方法。

 

综上,在秒级支持所有类型函数创建的基础上,由于FuncGPT(慧函数)是经过代码编写最佳实践和大规模机器联合训练,对Java语法有深入的学习和理解,故生成的函数代码质量高,符合行业规范,避免了常见的代码错误和低效。此外,相较于搜索引擎收到的demo级的代码案例,针对不同的定制化的需求场景,FuncGPT(慧函数)可以为开发人员提供解决思路,在相对精准的代码方案基础上,开发人员只需稍作调整,即可生成满足开发人员特定的功能需求。

 

FuncGPT(慧函数)正在免费开发中,感兴趣的小伙伴可以点击链接https://a.d4t.cn/Q3esry下载体验。

 

随着大模型、AI编程工具的普及,越来越多的开发人员已经从“大模型是否会替代程序员”的焦虑中摆脱出来,并清晰的认识到工具可以加速他们的工作流,并且帮助他们突破能力边界,以惊人的速度完成更加伟大的事业!

相关文章
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
当大火的文图生成模型遇见知识图谱,AI画像趋近于真实世界
本文介绍了阿里云机器学习PAI团队开发的名为ARTIST的中文文图生成模型,该模型融合了知识图谱信息,能够生成更加符合常识的图像。ARTIST基于Transformer架构,将文图生成任务分为图像矢量量化和文本引导的图像序列生成两个阶段。在第一阶段,模型使用VQGAN对图像进行矢量量化;在第二阶段,通过GPT模型并结合知识图谱中的实体知识来生成图像序列。在MUGE中文文图生成评测基准上,ARTIST表现出色,其生成效果优于其他模型。此外,EasyNLP框架提供了简单易用的接口,用户可以基于公开的Checkpoint进行少量领域相关的微调,实现各种艺术创作。
|
1天前
|
人工智能 NoSQL atlas
Fireworks AI和MongoDB:依托您的数据,借助优质模型,助力您开发高速AI应用
我们欣然宣布MongoDB与 Fireworks AI 正携手合作让客户能够利用生成式人工智能 (AI)更快速、更高效、更安全地开展创新活动
|
4天前
|
人工智能 vr&ar
[译][AI Research] AI 模型中的“it”是数据集
模型效果的好坏,最重要的是数据集,而不是架构,超参数,优化器。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
大模型和传统ai的区别
在人工智能(AI)领域,大模型一直是一个热议的话题。从之前的谷歌 DeepMind、百度 Big. AI等,再到今天的百度GPT-3,人工智能技术经历了从“有”到“大”的转变。那么,大模型与传统 ai的区别在哪里?这对未来人工智能发展会产生什么影响?
|
6天前
|
人工智能 监控 安全
在园区引入AI大模型
5月更文挑战第5天
13 0
|
7天前
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
RAG:AI大模型联合向量数据库和 Llama-index,助力检索增强生成技术
RAG:AI大模型联合向量数据库和 Llama-index,助力检索增强生成技术
RAG:AI大模型联合向量数据库和 Llama-index,助力检索增强生成技术
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
对大模型和AI的认识与思考
2023年,笔者也参与了各种学习和实践,从大语言模型、多模态算法,文生图(Stable Diffusion)技术,到prompt工程实践和搭建文生图(Stable Diffusion)webui实操环境。在此对谈谈对大模型和AI的认识与思考,是为总结。5月更文挑战第3天
30 1
|
13天前
|
机器学习/深度学习 人工智能
超越Sora极限,120秒超长AI视频模型诞生!
【5月更文挑战第1天】 StreamingT2V技术突破AI视频生成界限,实现120秒超长连贯视频,超越Sora等传统模型。采用自回归方法,结合短期记忆的条件注意模块和长期记忆的外观保持模块,保证内容连贯性和动态性。在实际应用中,展示出优秀的动态性、连贯性和图像质量,但仍有优化空间,如处理复杂场景变化和连续性问题。[链接](https://arxiv.org/abs/2403.14773)
31 3
|
16天前
|
人工智能 前端开发 算法
参加完全球开发者大会之后,我一个小前端尝试使用了一些AI模型
参加完全球开发者大会之后,我一个小前端尝试使用了一些AI模型
|
17天前
|
人工智能 数据安全/隐私保护
Sora超逼真视频引恐慌!Nature刊文警示AI视频模型,或在2024年颠覆科学和社会
【4月更文挑战第27天】OpenAI公司的新型AI工具Sora能根据文字提示生成超逼真视频,引发关注。尽管已有类似产品,如Runway的Gen-2和谷歌的Lumiere,Sora以其高质量生成效果领先。该技术的进步可能导致2024年全球政治格局的颠覆,同时带来虚假信息的挑战。OpenAI已组建“红队”评估风险,但虚假视频识别仍是难题。尽管有水印解决方案,其有效性尚不确定。Sora在教育、医疗和科研等领域有潜力,但也对创意产业构成威胁。
27 2