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更新时间：2024年07月03日

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通义灵码是什么？ 通义灵码是由阿里巴巴推出的基于通义大模型的智能编码辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力，并针对阿里云 SDK/OpenAPI 的使用场景调优，助力开发者高效、流畅的编码。 通义灵码官网：https://tongyi.aliyun.com/lingma/ 通义灵码的主要功能 行/函数级实时续写 根据当前语法和跨文件的代码上下文，实时生成行、函数建议代码。 自然语言生成代码 通过自然语言描述你想要的功能，可直接在编辑器区生成代码，编码心流不间断。 代码优化建议生成 帮你快速发现编码问题，并给出优化建议； 单元测试生成 支持根据 JUnit、Mockito、Spring Test、unit test、pytest 等框架生成单元测试。 代码注释生成 一键生成方法注释及行间注释，节省你写代码注释的时间，并能够有效提升代码可读性。 代码解释 覆盖各种编程语言，选中代码后可自动识别编程语言并生成代码解释。跨越语言的边界，让你阅读代码更高效。 研发领域自由问答 遇到编码疑问、技术难题时，一键唤起通义灵码，无需离开 IDE 客户端，即可快速获得答案和解决思路。聚焦研发领域知识的问答，帮助开发者快速解决问题。 异常报错智能排查（Java） 当运行出现异常报错时，一键启动报错排查的智能答疑，可结合运行代码、异常堆栈等报错上下文，快速给出排查思路或修复建议代码。 双模引擎，一键切换 支持极速离线模型（Java/Python）、云端大模型两种代码补全方式，极速离线模型拥有单行补全的能力，云端大模型具备函数生成的能力。在你需要的时候，可一键切换，满足不同网络环境、不同补全强度的场景诉求。 通义灵码支持的编程语言 支持 Java、Python、Go、C#、C/C++、JavaScript、TypeScript、PHP、Ruby、Rust、Scala、Kotlin 等主流编程语言。 通义灵码支持的 IDE 及操作系统 JetBrains IDEs IDE 版本：IntelliJ IDEA、PyCharm、GoLand、WebStorm 等 2020.3 及以上 操作系统：Windows 7 及以上、macOS、Linux Visual Studio Code IDE 版本：1.75.1 及以上 操作系统：Windows 8.1 及以上、macOS、Linux 立即使用：https://tongyi.aliyun.com/lingma/ 常见问题 1、通义灵码是免费的吗？ 目前处于公测阶段免费使用。 2、通义灵码支持哪些语言？ 全面覆盖主流编程语言，在 Java、Python、PHP、Go、JavaScript、TypeScript、C/C++ 编码场景表现更优。 3、通义灵码支持哪些IDE？ 支持和兼容JetBrains IDEs 2020.3 及以上，包含IntelliJ IDEA、PyCharm、GoLand、WebStorm 等 JetBrains IDEs。 支持和兼容 Visual Studio Code 兼容 1.75.1 及以上。 3、通义灵码支持操作系统版本有哪些？ JetBrains IDEs 兼容的操作系统：Windows 7 及以上、macOS、Linux。 Visual Studio Code 兼容的操作系统：Windows 8.1 及以上、macOS、Linux 4、使用什么账号进行登录体验通义灵码？ 需要使用阿里云账号登录后体验通义灵码，在 IDE 客户端的通义灵码助手窗口中单击登录按钮，即可完成阿里云登录。 5、RAM 用户可以体验通义灵码吗？ RAM 用户也可以使用通义灵码，在 IDE 客户端中单击登录，切换到 RAM 用户登录页面，完成登录后即可体验通义灵码 6、通义灵码基于什么大模型 通义灵码基于通义大模型研发。 您可以通过访问通义灵码的官方网站（https://tongyi.aliyun.com/lingma/）了解更多详细信息，包括安装教程、帮助手册等。

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StarCoder是什么？ BigCode 是由 Hugging Face 和 ServiceNow 共同领导的开放式科学合作项目，致力于负责任地开发代码的大型语言模型。 StarCoder 和 StarCoderBase 是针对代码的大型语言模型（代码 LLM），根据来自 GitHub 的许可数据进行训练，包括来自 80 多种编程语言、Git 提交、GitHub 问题和 Jupyter 笔记本。 他们在编程基准方面优于现有的开放代码 LLM，并且匹配或超过封闭模型（如 CoPilot）。 上下文长度超过 8,000 个标记，他们可以处理比任何其他开放式 LLM 更多的输入。他们可以充当技术助手，自动完成代码，修改代码并用自然语言解释代码。 这些模型是在改进的 OpenRAIL 许可下发布的，使公司更容易将它们集成到他们的产品中。这些模型有望成为社区使用和适应其用例和产品的坚实基础。 已使用 Python 的 HumanEval 基准对 StarCoder 进行了评估，发现其性能优于大型模型，例如 PaLM、LaMDA 和 LLaMA - 尽管更小！ 如何使用？ Paper: A technical report about StarCoder. GitHub: All you need to know about using or fine-tuning StarCoder. StarCoder: StarCoderBase further trained on Python. StarCoderBase: Trained on 80+ languages from The Stack. StarEncoder: Encoder model trained on TheStack. StarPii: StarEncoder based PII detector. Tools & Demos StarCoder Chat: Chat with StarCoder! VSCode Extension: Code with StarCoder! StarCoder Playground: Write with StarCoder! StarCoder Editor: Edit with StarCoder!

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