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13 search results for "Replit"

50+ 2023年11月最新的尖端人工智能AI工具

AI工具的开发正在迅速增加,每天都有新的工具问世。以下是一些可以增强您日常例行事务的AI工具。 AdCreative.ai 提升您的广告和社交媒体能力,使用AdCreative.ai——终极人工智能解决方案。 Hostinger AI网站构建器 Hostinger AI网站构建器提供直观的界面和先进的AI功能,用于构建任何用途的网站。 Motion Motion是一个巧妙的工具,利用人工智能创建适应您的会议、任务和项目的日程安排。 Otter AI Otter.AI利用人工智能实时生成会议记录的转录,这些转录可共享、搜索、访问和保护。 Sanebox Sanebox是一款由人工智能驱动的电子邮件优化工具。SaneBox的人工智能识别重要电子邮件,并自动组织其他邮件,帮助您保持专注。 Notion AI Notion AI是一个写作助手,可以帮助用户在Notion工作区内进行写作、头脑风暴、编辑和总结。 Pecan AI Pecan AI通过自动化预测分析解决当今的业务挑战:预算缩减、成本上升以及有限的数据科学和人工智能资源。Pecan的低代码预测建模平台提供基于人工智能的预测分析,指导数据驱动的决策,并帮助业务团队实现目标。 Aragon 使用Aragon轻松获得令人惊艳的专业头像照片。利用最新的人工智能技术,即可快速创建高质量的头像照片,无需预订摄影工作室或打扮一番。 Taskade…

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10个能够生成代码来帮助程序员的AI工具

在一个无限可能的时代,生成式人工智能解决方案的广泛使用和革命性的可访问性为程序员带来了创新的绚丽交响曲。应用场景从创作艺术品到编写代码。它们的增长超过了过去十年每一项消费者技术趋势。我们的工作方式正迅速演变,软件开发领域也不例外。对许多开发者来说,使用AI编码工具已成为常见做法。探索使用人工智能生成优秀代码的理想AI代码生成器。 什么是AI代码生成器? AI代码生成器是一种融合了人工智能的计算机程序,帮助工程师更快、更准确地编写代码。当您实时输入代码时,它会根据提示生成代码或为自动完成建议代码。像这样的AI代码编写程序可以在不同的编程语言之间进行翻译并编写它们的程序。此外,它们还有助于自动生成文档和快速发现代码片段。 AI代码生成利用对公开使用的开源项目创建的源代码的工作示例进行训练,根据这些示例生成新的代码。大型语言模型可以处理和理解语言,生成文本,回答问题,并学习有助于预测文本的语言链接和模式。 它们应用AI算法选择特定程序的最佳代码,使开发者能够更快地创建程序。AI代码生成的三种方式: 当开发者开始输入代码时,AI将尝试自动完成句子。 当开发者以自然语言留下输入时,AI算法会提出以开发者目标为中心的建议。 开发者直接与AI进行交流,请求其开发特定代码或修复错误。 为什么使用AI代码生成器? 使用AI代码生成器有几个优点,它可以帮助开发者发挥他们的全部潜力。以下是这一划时代工具的一些主要优势和潜在用途: AI代码生成的主要优势在于能够在更短的时间内生成代码。AI负责常规的编码任务和测试编写,使开发者能够专注于需要创造性思维和解决问题的工作。 基于AI的代码生成器自动化了代码开发,通过快速创建符合规格的功能代码来减少开发过程,对于快速开发或对时间敏感的应用非常有用。 AI代码生成器经过训练,具备与行业标准兼容、整洁易维护的代码生成能力,促进团队合作。 它们可以作为警觉的防御措施,预先发现缺陷,节省了调试的麻烦。AI代码助手还通过提供有关如何构建实用、可行、安全代码的咨询服务来提高代码质量。 基于AI的代码生成器通过使其更易于广大人群使用,减少技能差距,让用户设计自己的应用程序,并在多个行业推动创新。 程序员的前十大AI代码生成器 AI助力的代码生成器的出现极大地简化和提高了开发者的编码流程的生产力。这些代码生成器使用机器学习和人工智能自动创建代码片段、元素,甚至完整的应用程序。 OpenAI Codex 目前最知名的AI编码工具是OpenAI Codex。它使用了OpenAI的LLMs(GPT-3和GPT-4)训练并构建,通过大量代码的训练,承诺可以在12种语言(包括Go、TypeScript、Perl、PHP、BASH、Ruby、JavaScript和Swift)中编写程序。该算法是在GitHub存储库等网站上公开可用的数万亿行代码的基础上开发的。 特点 它可以根据注释生成程序或为程序提供注释。 它可以将英语算法翻译成任何语言的程序。 在编码过程中进行注释和警报,创建安全可靠的代码。…

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2023年最佳50多款AI编码助手工具

ChatGPT ChatGPT能够在不依赖现有代码参考的情况下编写代码。此外,它能够高效地调试用户的代码。通过引入代码解释器,ChatGPT扩展了其功能,包括自我测试自身代码的能力。 Bard Google的Bard和ChatGPT一样,能够以对话方式进行交互,适用于编写和调试代码。 GitHub Copilot GitHub Copilot是一种由人工智能驱动的代码补全工具,它分析上下文代码并通过建议相关的代码片段提供实时反馈和推荐。 Tabnine Tabnine是一种基于人工智能的代码补全工具,它为GitHub Copilot提供了一种替代方案。它在提供全功能的人工智能代码补全能力方面独具专长。 Code Snippets AI Code Snippets允许用户将问题转化为代码。它是一个集成了代码解释、代码片段库等功能的多合一工具。 MutableAI MutableAI是开发人员经常使用模板代码并希望具有高效自动完成能力的理想选择。它提供代码补全功能以及将代码整理和归类到逻辑组中的能力。 Cogram Cogram是一种SQL代码生成工具,允许用户使用自然语言编写高效的SQL查询。 Amazon CodeWhisperer CodeWhisperer也是由AWS开发的代码补全工具,它可以根据注释和现有代码进行智能补全。 Replit Replit是一个以浏览器为基础的在线编码平台。它的一个功能是Ghostwriter,根据上下文提供相关的代码建议。…

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什么是大型语言模型(LLMs)?LLMs的应用和类型是什么?

被称为大型语言模型的计算机程序为软件提供了分析和创建文本的新选项。大型语言模型通常使用千兆字节甚至更多的文本数据进行训练,使其大小达到几十兆字节。模型的参数是从先前的训练数据中学到的组件,从本质上来说,它们确定了模型在任务(如文本生成)上的熟练程度。自然语言处理(NLP)活动,包括语音转文字、情感分析、文本摘要、拼写检查、令牌分类等,都依赖于语言模型作为其基础。语言模型可以分析文本并预测大多数自然语言处理任务中下一个令牌出现的可能性。Unigram、N-gram、指数和神经网络都是语言模型的有效形式。 LLM的应用 下图总结了目前大型语言模型(LLM)的功能、产品和支持软件方面的现状。 图片来源:https://cobusgreyling.medium.com/the-large-language-model-landscape-9da7ee17710b Shell命令生成 下一代终端Warp利用GPT-3将自然语言转化为可执行的shell指令,类似于GitHub Copilot,但用于终端。 即使对于经验丰富的程序员来说,shell命令的语法可能也需要解释。 正则表达式生成 开发人员编写正则表达式是一项耗时的任务,然而Autoregex.xyz利用GPT-3自动化这个过程。 文案撰写 这项任务最常用的模型是GPT-3,但也有开源替代方案,如BigScience的BLOOM和Eleuther AI的GPT-J。Copy ai、Copysmith、Contenda、Cohere和Jasper ai是在这一领域开发应用程序的一些初创公司,它们的工具可以更快、更轻松地编写博客文章、销售内容、数字广告和网站文案。 分类 将文本分类到预定类别是一种监督学习的例子。通过使用聚类这种无监督学习技术,可以将具有相似含义的文本聚类在一起,而无需使用预定义的类别。 回应生成 回应生成是使用示例对话生成对话流的思路,并采用机器学习方法。在这种方法中,下一次呈现给用户的对话取决于模型,考虑到用户的过去回答和最有可能的未来对话,这被称为预测式对话。 文本生成 LLM的能力从简要描述中生成测试,无论是否有示例数据,都可以被视为其“元能力”。 几乎所有LLM都能扮演生成的角色。少样本学习数据不仅显著提升了生成能力,而且数据的构造也影响着数据的使用方式。 知识回答 知识回答是知识密集型自然语言处理(KI-NLP)的应用,它允许对通用和跨领域的问题进行回答,而无需查询应用程序接口(API)或依赖传统的知识存储。 知识密集型自然语言处理不是网络搜索,而是基于语义搜索的知识库。…

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新的 AI 模型仅使用 30B 参数即可胜过 GPT-3

MosaicML是著名的开源语言模型(LLM)提供商,最近推出了开创性的MPT-30B模型:Base、Instruct和Chat。这些最先进的模型由NVIDIA最新一代的H100加速器提供动力,与原始的GPT-3相比,代表了质量上的重大飞跃。 也可阅读:什么是大型语言模型(LLMs)? MPT-7B的前所未有的成功和演进到MPT-30B 自2023年5月推出以来,MPT-7B模型已经席卷了整个行业,累计下载量达到了惊人的330万次。在此胜利的基础上,MosaicML现在发布了备受期待的MPT-30B模型。这将提高标准,为各种应用程序解锁了无数新的可能性。 MPT-30B的无与伦比的特点 MPT-30B最值得注意的成就之一是,它能够在仅使用300亿个参数的情况下超越GPT-3的质量,而GPT-3使用了1750亿个参数。这种参数数量的突破性减少不仅使MPT-30B更适合本地硬件部署,而且显著降低了推理成本。此外,基于MPT-30B训练自定义模型的费用明显低于训练原始GPT-3的估计,这使其成为企业不可抵挡的选择。 了解更多信息:为现实用例定制大型语言模型GPT3 此外,MPT-30B的训练涉及长达8000个标记的序列,使其能够处理数据密集型企业应用程序。这种非凡的性能得益于利用NVIDIA的H100 GPU,这些GPU确保了更高的吞吐量和加速的训练时间。 也可阅读:中国强大的Nvidia人工智能芯片的隐藏市场 探索MPT-30B的无限应用 许多有远见的公司已经采用了MosaicML的MPT模型,彻底改变了它们的AI应用: Replit是一款先驱性的基于Web的集成开发环境(IDE),成功利用MosaicML的训练平台构建了一个卓越的代码生成模型。通过利用其专有数据,Replit在代码质量、速度和成本效益方面取得了显着的提升。 Scatter Lab是一家创新的AI初创公司,专门从事聊天机器人开发,利用MosaicML的技术训练了自己的MPT模型。结果是一个能够理解英语和韩语的多语言生成式AI模型,显著提升了其广泛用户群的聊天体验。 Navan是一家全球知名的旅游和费用管理软件公司,利用MPT提供的坚实基础来开发定制的LLM,用于先进的应用程序,如虚拟旅行代理和对话式商业智能代理。Navan的联合创始人兼CTO Ilan Twig热情赞扬MosaicML的基础模型,因为它不仅提供了无与伦比的语言能力,而且在规模化微调和推理方面也非常高效。 了解更多信息:如果您是企业领袖,希望利用人工智能的力量,“数据黑客峰会2023年”的“面向企业领袖的AI”研讨会是必须参加的。 访问MPT-30B的力量 开发人员可以通过HuggingFace Hub轻松访问MPT-30B的卓越功能,该Hub作为开源模型可用。这使开发人员可以使用自己的数据微调模型,并在其基础设施上无缝部署推理。或者,开发人员可以选择MosaicML的托管端点MPT-30B-Instruct,这是一个无需繁琐操作的模型推理解决方案,与类似端点相比成本仅为其一小部分。MPT-30B-Instruct的定价仅为每1,000个标记0.005美元,为开发人员提供了异常实惠的选择。 我们的看法 MosaicML发布MPT-30B模型的开创性举措,标志着大型语言模型领域的历史性里程碑。它使企业能够利用生成式AI的无与伦比能力,并优化成本,同时保持对其数据的完全控制。总之,MPT-30B代表了一个真正的游戏变革者,提供了无与伦比的质量和成本效益。随着更多公司采用和利用这项变革性技术推动产业创新,未来的潜力是巨大的。

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50+全新前沿人工智能工具(2023年7月)

AI工具正在快速发展,新的工具不断推出。查看下面一些可以增强您日常工作的AI工具。 tl;dv 这个工具由GPT模型提供动力,是Zoom和Google Meet的会议记录器。 tl;dv 为用户转录和总结通话。 Otter AI Otter.AI使用人工智能,为用户提供实时会议笔记转录,这些笔记可共享、可搜索、易于访问和安全。 Taskade Taskade是一款AI生产力工具,可帮助用户高效地管理任务和项目。 Notion AI Notion AI是一款写作助手,可以帮助用户在Notion工作区内写作、头脑风暴、编辑和总结。 Bing 微软推出了AI驱动的Bing搜索引擎,就像在搜索网络时拥有研究助手、个人计划师和创意伙伴。 Bard Bard是由Google开发的聊天机器人,可帮助提高生产力并将想法变为现实。 Forefront Forefront AI是一个平台,提供GPT-4、图像生成、自定义角色和可共享聊天等免费访问,从而为企业提供了改进的效率和用户体验。 Merlin Merlin是一个ChatGPT扩展程序,可帮助用户在任何网站上完成任何任务,提供博客摘要和Gmail AI写手等功能。…

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