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AI 编程工具,2 分钟写出一个贪吃蛇游戏

在过去程序员掌握一门语言,是一个漫长的过程。学习基础语法,工作中试错,不断总结经验。 随着AI技术的成熟,AI编程工具随之出现,获取代码成了一件再简单不过的事。过去程序员要实现某个功能,往往是先从技术网站下载代码,再进行一番修改。如今,借助AI编程工具,可根据需求,精准生成代码,将程序员从编写基础代码的繁琐工作中解脱,从而可将经历放在更复杂的场景处理,项目流程优化中去,实现高阶价值。 AI编程工具的出现,彻底改变了程序员的搬运,哦,不,工作模式。实现了程序员从“所见即所得”到“所需即所得”。过去我们要实现一个贪吃蛇游戏,往往是先提取需求,然后思考代码逻辑,完成代码编写后,经过测试还会有一堆问题等着我们。 以飞算JavaAI(专为Java程序员打造的AI工具) 为例,在 “智能问答” 输入指令 : 生成贪吃蛇游戏,HTML + js 。因贪吃蛇功能简单,是一个成熟的 游戏项目案例,需求指令无须过多描述,便可得到精准代码。 将生成两个文件,页面部分:HTML,逻辑代码:js 浏览效果图: 浏览器打开,生成一个完成贪吃蛇游戏。 可以通过 智能问答,多轮对话,将贪吃蛇...

​小红书发布首个开源大模型 dots.llm1

小红书hi lab(Humane Intelligence Lab,人文智能实验室)团队宣布首次开源文本大模型 dots.llm1,一个中等规模的Mixture of Experts (MoE)文本大模型。hi lab团队开源了所有模型和必要的训练信息,包括Instruct模型、长文base模型、退火阶段前后的多个base模型及超参数等内容。 dots.llm1的基本情况: 模型参数:总参数量142B、激活参数14B MoE配置:6in128 Expert、2个共享Expert 预训练数据:11.2T token高质量数据,显著优于开源数据 训练效率:基于Interleaved 1F1B 流水并行的AlltoAll overlap和高效Grouped GEMM的MoE训练框架 在预训练阶段,dots.llm1一共使用了11.2T 高质量token,然后经过两阶段sft训练,得到dots.llm1 base模型和instruct模型,在综合指标上打平Qwen2.5 72B模型,具体指标对照情况如下: 关于dots.llm1开源,hi lab团队声称其做到了迄今为止行业最大力度: 开源do...

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