以下是一些可以用 AI 写代码的网站:
更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同,您可以根据自己的需求选择最适合的工具。
[title]问:有没有写代码或辅助编程的AI产品?当然有,以下是一些可以帮助你编程、生成代码、debug的AI工具:1.GitHub Copilot:由全球最大的程序员社区和代码托管平台GitHub联合OpenAI和微软Azure团队推出的AI编程助手。它支持和兼容多种语言和IDE,可为程序员快速提供代码建议,帮助开发者更快、更少地编写代码。2.通义灵码:阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具,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。3.CodeWhisperer:亚马逊AWS团队推出的AI编程软件,该代码生成器由机器学习技术驱动,可为开发人员实时提供代码建议。4.CodeGeeX:智谱AI推出的开源的免费AI编程助手,该工具基于130亿参数的预训练大模型,可以快速生成代码,帮助开发者提升开发效率。5.Cody:代码搜索平台Sourcegraph推出的一款AI代码编写助手,该工具借助Sourcegraph强大的代码语义索引和分析能力,可以了解开发者的整个代码库,不止是代码片段。6.CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费AI代码助手,该产品是基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。7.Codeium:一个由AI驱动的编程助手工具,旨在通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员,以提高编程效率和准确性。更多辅助编程AI产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65以上工具都可以帮助你提高编程效率,但是每个工具的功能和适用场景可能会有所不同,你可以根据自己的需求来选择最适合你的工具。希望这些信息对你有所帮助!
[heading3]书籍推荐-作为新手入门1.作为新手入门,在Python方面,我会推荐这些:《Python学习手册》:动物园家的书,名声在外《Python编程》:新手友好1.在AI方面,我会推荐这些:《人类简史》:「认知革命」的相关章节令我获益匪浅《深度学习实战》:按脉络,梳理了ChatGPT爆发前的AI信息与实践[heading3]课程&资源&信息推荐[content]对于Python,以及各种AI工具的使用,我会最优先的推荐B站up主「PAPAYA电脑教室」的Python入门课(他的很多课都很棒,而且完全免费):https://space.bilibili.com/402780815/channel/seriesdetail?sid=2762019对于现在的大模型,我相信很少有人比Andrej Karpathy讲得更好,毕竟他也是OpenAI创始团队的成员油管地址:https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_gB站地址:https://www.bilibili.com/video/BV1AU421o7ob对于资料库,我非常推荐AJ和众多小伙伴们共创的资料库(一个飞书文档):?通往AGI之路(一个飞书文档)这应该是当下最全的中文AI资料库,免费、开源、共创。包含了几乎所有有价值的文档、文章、资料、资讯,并永远是第一时间更新https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e[heading1]最后愿大家[heading1]Good Good Study[heading1]Day Day Up!!!
[title]如何使用AI来做事:一份带有观点的指南[heading1]处理文档和数据对于数据(以及您对代码的任何奇思妙想):代码解释器对于文档:Claude 2用于大型文档或同时处理多个文档,Bing侧边栏用于较小的文档和网页(侧边栏,Edge浏览器的一部分可以“查看”浏览器中的内容,让Bing处理该信息,尽管上下文窗口的大小有限)[我上周写了关于代码解释器的文章](https://www.oneusefulthing.org/p/what-ai-can-do-with-a-toolbox-getting)。它是一种GPT-4模式,允许您将文件上传到AI,允许AI编写和运行代码,并允许您下载AI提供的结果。它可用于执行程序、运行数据分析(尽管您需要充分了解统计数据和数据才能检查其工作),并创建各种文件、[网页](https://twitter.com/prkeshari/status/1678155933606637568?s=20)甚至[游戏](https://twitter.com/icreatelife/status/1678184683702566922?s=20)。尽管自它发布以来,关于未经培训的人使用它进行分析的风险有很多争论,但许多测试代码解释器的专家都留下了深刻的印象,[以至于一篇论文表明,它需要改变我们培训数据科学家的方式。](https://twitter.com/emollick/status/1678615507128164354?s=20)如果您想了解更多关于如何使用它的详细信息,请访问我之前的帖子。我还制作了一个初始提示,以设置代码解释器以创建有用的数据可视化。它给出了一些良好图表设计的基本原则,也提醒它可以输出许多种类的文件。你可以[在这里](https://t.co/m4yAdKROiJ)找到。