你用体验过用通义千问自己写代码、跑代码吗？体验如何？

输入细化和明确化：提供更详细、明确的输入指令或要求，以确保生成模型能够更准确地理解开发者的意图。清晰地描述所需的功能、条件和约束，避免模棱两可或歧义的表达。

你用体验过用通义千问自己写代码、跑代码吗？体验如何？

现在写代码真的复制粘贴都不用，直接按导入按钮就行，非常便捷。不过有些类似版本控制、依赖之类的把控不是很好，需要改进一下。

你用体验过用通义千问自己写代码、跑代码吗？体验如何？

使用过，但感觉还是有些难以理解的地方。总体感受还可以，希望更加智能化

你用体验过用通义千问自己写代码、跑代码吗？体验如何？

通义千问体验方面很好，在解决常见编程问题或学习新语言特性时，能够提供便捷的帮助。

你用体验过用通义千问自己写代码、跑代码吗？体验如何？

简单易用：通义千问提供了简洁明了的用户界面，可以轻松地输入问题并获得相应的代码或解决方案。

首先，我是经常在用，可以说很方便，最开始我还是不习惯，感觉笨笨的，现在感觉不错。

要说问题，有，而且让人头疼。习惯的了也就好了，我也没有太好办法。

用过通义写代码，最开始是在活动里面参与。后来实际开发过程中，用的频率还是挺高的，虽然复杂逻辑用不上，但是一些算法还是挺有帮助的。

当然，还有一个就是曲解的问题，别想那么多，多尝试几次就行，不过还是不能完全才那，笨办法，多尝试，换换表达。

你用体验过用通义千问自己写代码、跑代码吗？体验如何？

看了一下教程，在本地试用了一下，感觉写个爬虫脚本之类的比较简单，如果是企业级开发的话还没看到教程，希望后面能出来相关的教程

目前大模型生成的代码可能会曲解开发者需求，遇到这种情况如何优化？

只能模型开发者做专享优化了吧，让模型更聪明，要么就提供一个写反馈代码写得好不好的地方，根据反馈来调整模型的回答，调整各参数的权重，来让他减少错误回答出现的次数

你用体验过用通义千问自己写代码、跑代码吗？体验如何？

还没有，这方面跟我不是很熟悉，看了一下教程，感觉对python不熟悉的人不是很友好

目前大模型生成的代码可能会曲解开发者需求，遇到这种情况如何优化？

希望能多给几个选项吧，比如说有歧义的地方指出来，让开发者进一步来进一步说明或者选择优化的方向

你用体验过用通义千问自己写代码、跑代码吗？体验如何？

体验过通译灵码里面的代码生成功能，那个体验不错

目前大模型生成的代码可能会曲解开发者需求，遇到这种情况如何优化？

希望模型开发者能够针对这方面进行针对性的模型训练吧，要么开发者个人企业根据需求自己微调本地化模型

你用体验过用通义千问自己写代码、跑代码吗？体验如何？

这个我目前还没有体验过，刚刚根据链接去看了一下大概的流程，感觉对java企业级开发可能不太友好

目前大模型生成的代码可能会曲解开发者需求，遇到这种情况如何优化？

我觉得可以多加训练，或者本地化部署大模型，公司部署过ChatGLM和Qwen7b，在这些模型的基础上进行微调来实现公司的生成代码需求吧

更精确的指令和上下文：

提供详尽且清晰的需求说明和上下文信息，确保模型充分理解要解决的问题及其边界条件。
使用形式化规范或结构化的输入方式来表达复杂的逻辑关系和约束条件。
交互式迭代改进：

实现人机协同编程模式，在模型生成初步代码后，允许开发者逐步细化、修正和完善代码，通过多轮对话让模型更好地学习和适应实际需求。
强化训练和微调：

针对特定编程任务和场景，使用针对性的数据集进行额外的训练或微调，提升模型对正确代码结构和逻辑的理解能力。
利用人工审核和标注的优质样本数据，持续优化模型的学习目标。

我认为在使用大模型生成代码之前，开发者应尽可能明确地描述他们的需求和期望。清晰的需求描述可以帮助大模型更好地理解开发者的意图，从而生成更符合预期的代码。
在输入文本时，提供具有指导性的提示和约束，以引导大模型生成符合预期的代码。这些提示可以包括具体的代码示例、关键字或语法要求，有助于模型更准确地理解开发者的意图。生成代码后，开发者可以进行后处理和调整，以确保代码符合预期。这包括手动修改代码、添加注释、调整代码结构等操作，以使生成的代码更贴近实际需求。不断收集开发者的反馈和建议，优化大模型的训练数据和算法，提高其生成代码的准确性和质量。通过持续的改进，可以逐步提升大模型在生成代码方面的表现。
通过明确需求、提供指导性提示、后处理和调整以及持续改进，可以优化大模型生成代码时可能出现的曲解开发者需求的情况，从而提高生成代码的准确性和符合度。

2目前大模型生成的代码可能会曲解开发者需求，遇到这种情况如何优化？
明确和详细的输入说明：提供清晰、详细的输入说明，确保模型能够准确理解开发者的需求。明确指定输入的格式、要求和约束条件，以便模型能够生成符合预期的代码。

控制生成结果的长度：限制生成代码的长度，可以减少模型生成过多、冗长或不必要的代码。通过设置最大代码行数或字符数等限制，确保生成的代码保持简洁和可读性。

提供示例和上下文：为模型提供更多示例代码和上下文信息，以帮助模型更好地理解开发者的意图。示例代码可以包括所期望的输入输出示例，以及相关的代码片段或注释，以提供更多背景信息。

引入人工后处理：使用生成的代码之前，进行人工的后处理和代码审核，以修正任何不符合需求的部分。开发者可以对生成的代码进行评估、修改和调整，确保其符合预期的逻辑和功能。

针对特定领域进行微调：对于特定领域的代码生成需求，可以考虑使用迁移学习或领域特定训练来微调模型，以提高生成结果的质量和准确性。通过在特定领域的数据集上进行训练，可以使模型更好地适应该领域的需求。

广泛的测试和反馈循环：进行广泛的测试，验证生成代码在不同场景和输入下的表现。收集用户的反馈，并将其用于改进模型的训练和优化，以逐步提高生成结果的质量。

2引入示例和约束：通过提供示例代码或明确约束条件，指导模型生成符合预期的代码。示例可以是期望的输出样例，或者是关键步骤的代码片段。约束可以包括特定的语法规则、函数调用规则等。

1 有使用过，类似chatgpt，能够帮忙搜索并且概括生成结果，非常好用，是提升工作效率的利器

使用过，但感觉还是有些难以理解的地方。总体感受还可以，希望更加智能化

2 对开发者需求进行分解，分解成能让大模型理解的；还可以对大模型进行更一层次的训练

1 使用过
2 换一个更适合的大模型

2 对大模型进行微调，以符合开发者的提问习惯