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y31成色好的s31正品AI写完85%的代码!字节研发负责人和TRAE合作的首个项目官宣开源

【新智元导读】短短3天时间,字节技术副总裁就借助AI原生IDE——TRAE,打造并开源了一款英语学习应用「积流成江」。其中,约85%代码都是通过自然语言生成的。 洪定坤说他已经有一段时间没在一线写代码,「自己有点生锈」,但是在TRAE的帮助下,开发这个完成度相当高的英语学习应用,仅仅用了3天。 点击开始复习,就可以就可以进入学习界面,学习界面中有诸多功能帮助你巩固单词,比如补全单词和选择单词对应的中文释义。 使用起来,积流成江最舒服的一点是,通过将大模型的能力引入学习英语的工作流以后,大家可以按照自己的兴趣来自定义学习文本,学习动力大大地增强。 比如我想学习显卡相关的知识,就可以让积流成江先用英语生成显卡相关的文本,看着满屏幕的RTX 4090,确实极大的增强了我的学习动力。 这让AI Coding真正有了落地的可能,并且极有可能带来编程领域的范式革命——就像洪定坤一样,用自然语言完成一个真实的、可用的工程项目。 首先,TRAE有两个基础功能「代码补全」和「局部代码生成」,能在写代码的过程中,根据上下文自动推测和补全代码,助力编程效率的提升。 在上一次互联网数字革命中,编程语言作为计算机历史上的伟大发明,用简洁、优雅的语法和语义规则,定义清晰明确的指令,让计算机完成各种任务。 而且,不管技术如何发展,字节都相信,代码仍然是未来最重要,或者说唯一的,能够让计算机完成各类复杂任务的工具和手段。 Coding作为一种高度结构化、逻辑严密的任务,对模型理解复杂的语义结构、逻辑推理、算法设计和精确表达都有很高的要求,能很好地助力模型智能上限的探索。 因此,帮助更多人掌握代码做更多复杂的任务、提升专业工程师工作效率和助力模型追求更好的智能上限,是洪定坤和他的团队决定认真做AI Coding这个事情的原因。

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📸 闫敏娟记者 熊小华 摄
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📸 熊建林记者 曲晨光 摄
🛏️ 第二点,我想是整个硬件的降本或者是成本问题,对于产业化落地来讲,当然听起来这好像不是一个技术问题,但之前宇树的创始人也讲过一个观点,我很认可,就是降本本身是设计问题,而不单纯是一个材料量的问题。我们现在看到人形机器人的核心零部件,包括像电机、传感器、减速机等这些都处在一个国产化和一个量产的窗口期,确实能看到整体的成本是在快速下降的。事实上,如果要下降到比如我们期待的5万-10万的价格窗口,仍然还是有一定的差距。所以,我觉得在整体硬件设计上面要去解决这些问题,而不是单纯靠有没有量、有没有价格压缩空间的问题,所以我想在这两个点上都需要根本性的突破,来推进整个具身智能的商业化落地。女人尝试到更粗大的心理变化
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