代码生成原理

以下是一些具备文案写作、代码生成、API 接口功能的 AI 工具： 1. OpenAI API：可以应用于几乎所有涉及生成自然语言、代码或图像的任务，提供了一系列不同能力级别的模型，适用于不同任务，并且能够微调您自己的自定义模型。 2. Ideogram 2.0：是目前 AI 设计能力较强的工具，文字生成效果好且准确（仅限英文），图像生成效果优于 Flux&Dalle·3，提供 API 接口，方便企业集成高级图像生成功能。 3. Grammarly：提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能，易于使用，支持多种平台，适用于多种语言。 4. Hemingway Editor：简化句子结构，提高可读性，标记复杂句和冗长句，界面简洁，重点突出，适用于改善写作风格和简洁性。 5. ProWritingAid：全面的语法和风格检查，提供详细的写作报告和建议，功能强大，支持多种平台和集成，特别适合专业写作者。 6. Writesonic：基于 AI 生成各种类型的文本，包括电子邮件、博客文章、广告文案等，生成速度快，适合需要快速创作和灵感的用户。 7. Lavender：专注于邮件写作优化，提供个性化建议和模板，帮助用户提高邮件打开率和回复率。

以下是关于前端代码生成的相关信息： GPTPilot： 是 AI 开发者伴侣，能从零开始构建整个应用程序，包括编写代码、配置开发环境、管理开发任务、调试代码等，开发者只需监督开发过程。 主要功能包括自动化编码，能生成各种类型的代码，如前端、后端和数据库代码；交互式开发，开发者指定应用类型后，它会提问澄清需求并创建产品和技术要求。 在代码生成质量不断完善的基础上，加上前端项目相关信息的配置页面和生成预览页面、后端代码生成，能面向更多使用者；增加适配更多框架，能面向更多应用平台。 Vercel 发布的前端代码生成平台 v0.dev： 通过语言描述生成界面代码，可直接预览和调整生成的代码，完成后能复制或在 Vercel 上面部署。 目前只能生成 React 和 HTML，由的能力组成，未用其他库，目前需要加入等待列表。 Cursor： 包含强大的自动完成功能，可预测下一次编辑，启用后始终打开，会跨多行建议对代码进行编辑，并能考虑到最近的更改。 可以看到最近的更改，预测下一步要做的事。 能一次建议多个编辑，节省时间。 不小心输入会修复错误。 会预测下一个光标位置，以便无缝导航代码。

以下是关于 AI 代码生成的相关内容： 使用工作流配置 Code 节点： 可以在 Code 节点内使用 IDE 工具，通过 AI 自动生成代码或编写自定义代码逻辑，处理输入参数并返回响应结果。 配置示例可参考。 该节点支持 JavaScript、Python 运行时。 JavaScript 支持 TypeScript，提供静态语言编码体验。内置了 dayjs（版本 1.8.36）和 lodash（版本 4.17.20）两个三方依赖库，运行时遵循列举的大多数 API，具体可用的 API 可在 IDE 内编码时参考代码提示。 Python 内置了 requests_async 和 numpy 两个三方依赖库，requests_async 依赖库与 requests 类似，但需要 await。Python 运行时暂不支持 Http.client 方式的请求。 在节点内的 Code 区域单击 Edit in IDE 可通过 IDE 编辑和调试代码。 使用 AI 生成代码：可以在 IDE 底部单击尝试 AI，并输入自然语言设定代码逻辑，AI 将自动生成代码。也可以选中代码片段，通过快捷键（macOS 为 CommandI、Windows 为 Ctrl+I）唤起 AI，并输入自然语言让 AI 帮助修改代码。 宝玉日报中的代码生成步骤： 步骤 1：生成设计方案，将需求抽象简化，分别用不同的 Prompt 生成多份设计方案进行对比，通过调整 Prompt 找到最优方案，避免限制 AI 的发挥空间。 步骤 2：生成代码，确定方案后，完善细节，将完整设计交给 AI 生成代码。如果生成结果有问题，通过调整 Prompt 或更换模型反复优化。总结来说，要像经理一样管理 AI“员工”，通过明确需求、方案对比、反复优化，提升代码质量与开发效率。相关链接： python 安装 FittenAI 编程助手： 这两年 AI 发展迅猛，编程助手能提供实时建议和解决方案，提升编程效率。 安装前需先安装 python 的运行环境： 安装：点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace 注册（免费）：安装完成后左侧会出现 Fitten Code 插件图标，注册登录后即可开始使用 智能补全：按下 Tab 键接受所有补全建议，按下 Ctrl+→键接收单个词补全建议 AI 问答：通过点击左上角工具栏中的 Fitten Code–开始新对话打开对话窗口进行对话 自动生成代码：Fitten Code 工具栏中选择"Fitten Code生成代码"，然后在输入框中输入指令即可生成代码 代码转换：Fitten Code 可以实现代码的语义级翻译，并支持多种编程语言之间的互译。选中需要进行翻译的代码段，右键选择"Fitten Code–编辑代码"，然后在输入框中输入需求即可完成转换 自动生成注释：Fitten Code 能够根据代码自动生成相关注释，通过分析代码逻辑和结构，为代码提供清晰易懂的解释和文档。

以下是一些无代码生成 App 的相关信息： 在 ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单的无代码工具类别中： Bento（免费）是一个链接合集页面，内容丰富设计美观，能美化展示所有内容和链接，展示个性和品味。Linktree 在年底收购了 Bento。 PlyBeta 可使用无代码方式在 APP 中构建内部功能，适用于众多应用程序，为团队提供动力。 Dora AI 能用一次 prompt 生成网站，支持文字转网站、生成式 3D 互动、高级 AI 动画。 Albato 3.0（免费可用）能通过直观的构建器将应用程序集成到自动化工作流中。 Coze 是字节跳动推出的一站式 AI 开发平台，支持无代码生成 AIAgent，能简化 AI 开发过程，让用户无需编写代码创建、管理和部署 AI 工具。它有国内版和国际版，提供多样化模型选择和丰富的插件能力，还具备自动构建、定制 Prompt 等功能，其插件系统和记忆库功能强大。 GPTPilot 作为 AI 开发者伴侣，在代码生成质量不断完善的基础上结合图片理解和文档内容理解可实现无代码开发项目。它能自动编写代码、配置开发环境等，开发者可在一旁监督开发过程，还能通过交互式开发明确需求。

AI 后端代码生成可以通过以下步骤实现： 1. 配置工作流：在 IDE 底部单击“尝试 AI”，并输入自然语言设定代码逻辑，AI 将自动生成代码。也可以选中代码片段，通过快捷键唤起 AI，并输入自然语言让 AI 帮助修改代码。 2. 补全代码：如果已经为 Code 节点配置好了输入参数，则编辑时支持自动补全参数。 3. 调试代码：单击“测试代码”，在测试面板以 JSON 格式输入参数进行测试。支持使用 AI 自动生成模拟数据进行测试。 4. 运行代码：设置输入参数后，单击“运行”，可以在输出区域查看运行结果。在页面底部单击“更新 Schema”，可将结果同步到 Code 节点的输出值。

使用RAG（RetrievalAugmented Generation）方法可以有效增强代码生成的准确度。RAG结合了检索和生成的优势，使生成模型能够利用外部知识库或文档来提高生成结果的质量。以下是如何使用RAG来增强代码生成准确度的步骤： 1. 准备检索库 首先，需要一个包含相关代码片段、文档或知识库的检索库。这可以是公开的代码库（如GitHub）、项目文档、API文档或编程语言的官方文档。 2. 实施检索模型 使用一个检索模型来从库中找到与输入查询最相关的文档或代码片段。常用的检索模型包括BM25、TFIDF等，或者更先进的深度学习模型如DPR（Dense Passage Retrieval）。 ```python from transformers import DPRQuestionEncoder, DPRQuestionEncoderTokenizer, DPRContextEncoder, DPRContextEncoderTokenizer 加载检索模型和tokenizer question_encoder = DPRQuestionEncoder.from_pretrained question_tokenizer = DPRQuestionEncoderTokenizer.from_pretrained context_encoder = DPRContextEncoder.from_pretrained context_tokenizer = DPRContextEncoderTokenizer.from_pretrained 编码查询 query = "How to sort a list in Python?" query_inputs = question_tokenizer query_embedding = question_encoder.pooler_output 编码文档（检索库中的代码片段或文档） contexts = context_embeddings = for context in contexts: context_inputs = context_tokenizer context_embedding = context_encoder.pooler_output context_embeddings.append ``` 3. 检索相关文档 计算查询和文档之间的相似度，检索最相关的文档。 ```python import torch 计算相似度（使用点积） similarities = 找到最相关的文档 most_relevant_index = torch.argmax most_relevant_context = contexts ``` 4. 结合生成模型 使用生成模型（如GPT3或其他代码生成模型），结合检索到的相关文档作为上下文，生成高质量的代码。 ```python from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer 加载生成模型和tokenizer generation_model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained generation_tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained 将检索到的上下文和查询合并 input_text = f"{most_relevant_context}\n\n{query}" input_ids = generation_tokenizer.encode 生成代码 generated_outputs = generation_model.generate generated_code = generation_tokenizer.decode print ``` 5. 集成与优化 为了进一步优化RAG的代码生成性能，可以进行以下步骤： 多轮检索：如果第一次检索结果不理想，可以通过多轮检索获取更多相关信息。 细化检索库：不断更新和扩展检索库，确保其中包含最新、最相关的代码片段和文档。 微调生成模型：使用领域特定的数据微调生成模型，使其更适合特定的代码生成任务。 通过这些步骤，RAG方法能够有效地增强代码生成的准确度，提高生成结果的相关性和质量。

神经网络与大脑实际工作的原理存在以下区别： 1. 神经网络本质上是运行在多层面上的软件，由人工建立的一层层互相连接的神经元模型组成，模仿大脑处理复杂问题，如视觉和语言等。它可以自行学习与工作，不需要人为提示或参与控制。 2. 早期由于电脑处理能力不足，神经网络的发展受限。而大脑则具有强大的天然处理能力。 3. 神经网络的计算风格受神经元及其适应性连接启发，与传统的序列计算不同。 4. 对于循环网络，其连接图中存在定向循环，动态复杂，更具生物真实性。 5. ChatGPT 是通过获取大量人类创作的文本样本进行训练，生成类似的文本。其神经网络由简单元素组成，基本操作简单，从积累的“传统智慧统计数据”中提取“连贯的文本线索”，但不像大脑那样具有全面和复杂的功能。 总之，神经网络是对大脑的一种模拟，但与大脑真实的工作方式仍存在诸多差异。

目前所有的大模型基于的原理主要包括以下方面： 1. 大语言模型技术的本质导致其输出结果具有不可预测性，且静态的训练数据使大模型掌握的知识存在截止日期，无法即时掌握最新信息。 2. 大模型的底层原理通常是基于数学概率的文字预测，类似于文字接龙。 3. 大模型的参数方面，例如经常听到的几百亿几千亿的参数，其实是神经网络的输入权重和输出阈值的总和。当有大量神经元时，会出现群体智能即智能涌现的效果。 4. 大语言模型的工作原理包括训练数据、算力、模型参数，在训练数据一致情况下，模型参数越大能力越强。 5. Transformer 架构是大语言模型训练架构，具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联，其工作原理是单词预测，通过嵌入、位置编码、自注意力机制生成内容。 6. 大模型可能因错误数据导致给出错误答案，优质数据集对其很重要。

以下是关于 DeepSeek 在办公领域提升效率的原理及操作阐述： 原理方面： 1. 强化学习和联网搜索能力改变信息获取方式，从“检索—阅读—摘要”转变为“提问—获得答案”，大幅提升工作效率。 2. 利用“专家混合”和“多头潜在注意力”技术，展现了高效的算力利用。 3. 其开源策略打破了技术垄断，让国内大模型能力迅速提升。 操作方面： 1. 飞书多维表格与 DeepSeek R1 结合，实现批量处理信息，如批量转换文风、快速回复消息，甚至利用 AI 生成文案，操作简单、便捷，普通人无需编程知识也能轻松使用。 2. 有手把手指导在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1（671B）模型的完整部署流程，包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 此外，DeepSeek R1 赏析分享会专为非技术人群设计，通俗易懂地介绍了 R1 和 V3 的技术亮点，深入探讨了业界的困惑与 DeepSeek 的解决方案。同时，也有相关文章通过虚构故事结合真实案例，讲述 AI 在日常工作中的效率提升作用，如分析意图、生成任务说明，并拆分复杂任务成结构化内容，强调最终成果需人工审核、拼接，并以人类主导全流程。

RAG（RetrievalAugmented Generation，检索增强生成）是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构，其原理如下： 对于大语言模型（LLM），RAG 的作用类似于开卷考试对学生的作用。在开卷考试中，学生可借助参考资料查找解答问题的相关信息，重点考察推理能力而非记忆能力。同样，在 RAG 中，事实性知识与 LLM 的推理能力相分离，被存储在易于访问和及时更新的外部知识源中，包括参数化知识（模型在训练中学习得到，隐式存储在神经网络权重中）和非参数化知识（存储在外部知识源，如向量数据库中）。 回顾 LLM 的原理，是将互联网文献材料降维到 latent space 中，并通过 transformer 方式学习其中的“经验”。但固定文献资料可能导致无法回答某些问题，RAG 的出现解决了这一问题，它允许模型到搜索引擎上搜索问题相关资料，并结合自身知识体系综合回复。 RAG 中的“检索”环节并非简单操作，涉及传统搜索的逻辑，如对输入问题的纠错、补充、拆分，以及对搜索内容的权重逻辑等。例如，对于“中国界世杯夺冠那年的啤酒销量如何”的问题，会先纠错为“中国世界杯夺冠那年的啤酒销量如何”，然后拆分为两个问题进行综合搜索，再将搜索到的资料提供给大模型进行总结性输出。 LLM 需要 RAG 是因为 LLM 存在一些缺点： 1. 无法记住所有知识，尤其是长尾知识，对长尾知识的接受能力不高。 2. 知识容易过时且不好更新，微调效果不佳且有丢失原有知识的风险。 3. 输出难以解释和验证，存在黑盒、不可控和幻觉等问题。 4. 容易泄露隐私训练数据。 5. 规模大，训练和运行成本高。 而 RAG 具有以下优点： 1. 数据库对数据的存储和更新稳定，不存在模型学不会的风险。 2. 数据库的数据更新敏捷，增删改查可解释，不影响原有知识。 3. 数据库内容明确、结构化，结合模型理解能力，降低大模型输出出错的可能。 4. 知识库存储用户数据，便于管控用户隐私数据，且可控、稳定、准确。 5. 数据库维护可降低大模型训练成本，新知识存储在数据库即可，无需频繁更新模型。

以下是为您提供的在短时间内系统化学习 AI 的建议： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。同时，浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 如果希望继续精进，对于 AI，可以尝试了解以下内容作为基础： 1. AI 背景知识 （1）基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 （2）历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础 （1）统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 （2）线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 （3）概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型 （1）监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 （2）无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 （3）强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 （1）性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 （2）模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础 （1）网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 （2）激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，以证件照为例，Code AI 应用开发教学中，智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框，到有了更多交互方式，因用户需求扣子推出了 AI 应用，其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。但 AI CODING 虽强，目前适用于小场景和产品的第一个版本，复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。在创建 AI 应用时，要学习操作界面、业务逻辑和用户界面，包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布，重点熟悉桌面网页版的用户界面。

大模型的基本原理如下： 1. 模仿人类大脑结构，表现出人的特征，应对大模型回答不及预期的解决之道与人与人交流沟通的技巧相似。 2. GPT 全称是生成式预训练转换器模型（Generative Pretrained Transformer）： 生成式（Generative）：大模型根据已有的输入为基础，不断计算生成下一个字词（token），逐字完成回答。例如，从提示词“How”开始，依次推理计算出“are”“you”等，直到计算出下一个词是的概率最大时结束输出。 3. 通俗来讲，大模型通过输入大量语料来让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。其训练和使用过程可类比为上学参加工作： 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练。 确定教材：大模型需要大量数据，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 找老师：用合适算法讲述“书本”内容，让大模型更好理解 Token 之间的关系。 就业指导：为让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 搬砖：就业指导完成后进行推导（infer），如进行翻译、问答等。 4. 在 LLM 中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，可代表单个字符、单词、子单词等，在将输入进行分词时会对其进行数字化，形成词汇表。 5. 相关技术名词及关系： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习，监督学习有标签，无监督学习无标签自主发现规律，强化学习从反馈里学习。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元，神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可生成多种内容形式，LLM 是大语言模型，生成只是大语言模型的一个处理任务。 6. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，基于自注意力机制处理序列数据，不依赖 RNN 或 CNN。