Nchịkọta
Ime Anwansi AI na-ewulite ụdị koodu-ọgbọ nke nwere oke site na windo okirikiri dị ogologo, na-ahapụ ka ihe nlereanya gụọ koodu ntọala ozugbo. Ọ dị mkpa n'ihi na nghọta ngwanrọ dabere na ọnọdụ, na ihe nlereanya nke nwere ike ijide nde ahịrị na ebe nchekwa nwere ike ịtụgharị uche maka otu ọrụ dum karịa otu faịlụ.
Aghọtara nke ọma Model Model Code Long-Context Magic AI n'usoro atụmatụ, nnweta ihe nlere anya, mkpebi n'elu ikpo okwu, na mmekorita gburugburu ebe obibi.
Ime miri emi
Ime Anwansi AI bụ mmalite na-achọ iwu injinia sọftụwia AI kama ịbụ naanị ngwa mejuputara. Mmezu isi okwu ya bụ ezinụlọ ụdị LTM (Long-Term Memory), gụnyere LTM-2-mini, nke ụlọ ọrụ ahụ na-ekwu na-akwado windo ndị gbara ya gburugburu ruru nde token 100 - nke dabara na ahịrị koodu nde 10 ma ọ bụ puku kwuru puku akwụkwọ ejidere n'otu oge. Na 2024 Ime Anwansi kwuputara nnukwu mmekorita ya na Google Cloud iji wuo supercomputers na ngwaike Nvidia wee bulie narị nde dollar, yana ndị nkwado gụnyere Eric Schmidt. Iji tụọ ọganihu gafere akara nrịbama n'isi n'isi, Ime Anwansi kere HashHop, nyocha site na iji ụdọ hash na-enweghị usoro nke ihe nlereanya enweghị ike icheta naanị site na ọzụzụ, na-amanye ezigbo iweghachi ọnọdụ ogologo oge.
Nghọta nka nka
Nlebara anya ihe ngbanwe ọkọlọtọ na-atụkwa akụkụ anọ na ogologo usoro, na-eme ka ọnọdụ ihe ruru nde 100 dị oke ọnụ site na iji ụzọ nzuzu. Ime anwansị na-akọ na usoro LTM-2-obere usoro-ntụpọ algọridim dị ọnụ ala karịa otu ụzọ dị otú ahụ, na-eme ka ọnọdụ ogologo oge dị oke ọnụ. Ihe nrịbama nke HashHop na-eji ụzọ abụọ hash na-enweghị mgbagha na-eji dochie hints semantic, yabụ naanị otu ụzọ ị ga-esi zaa bụ iweghachite na yinye ozi n'ofe mpio ọnọdụ zuru oke - nnwale siri ike nke ike ogologo oge.
Ịmalite Ime Anwansi AI Ụdị Koodu Ogologo Ogologo
Ime Anwansi AI na-ewulite ụdị koodu-ọgbọ nke nwere oke site na windo okirikiri dị ogologo, na-ahapụ ka ihe nlereanya gụọ koodu ntọala ozugbo. Ọ dị mkpa n'ihi na nghọta ngwanrọ dabere na ọnọdụ, na ihe nlereanya nke nwere ike ijide nde ahịrị na ebe nchekwa nwere ike ịtụgharị uche maka otu ọrụ dum karịa otu faịlụ. Aghọtara nke ọma Model Model Code Long-Context Magic AI n'usoro atụmatụ, nnweta ihe nlere anya, mkpebi n'elu ikpo okwu, na mmekorita gburugburu ebe obibi. Iji wuo nghọta miri emi, na-emeso Magic AI Long-Context Code Models dị ka ihe nlereanya na-arụ ọrụ, ọ bụghị otu njirimara: kọwaa nsonaazụ achọrọ, dokwuo anya echiche, ma kewaa ihe usoro ahụ nwere ike ime nke ọma na ihe ka na-achọ mkpebi ndị ọkachamara.
Na omume, ndị otu siri ike na-eji Magic AI Long-Context Code Models na-enyocha atụmatụ ndị na-ere ahịa, ntụkwasị obi okporo ụzọ, na mkpọchi n'ihe egwu tupu ha emee. Ha na-edepụta njirisi ịga nke ọma nke ọma, nwalee megide data ziri ezi yana usoro ọrụ, yana na-atụgharị dabere na usoro ọdịda ahụrụ karịa karịa mmeri otu oge. Nke a bụ ebe nghọta usoro ihe atụ na-atụgharị ka ọ bụrụ ike na-adịgide adịgide gafee ngwaahịa, amụma na arụmọrụ.
Ụzọ ndị na-ere ahịa na-emetụta atụmatụ ndị otu gị nwere ike ịrụ na-esote. N'otu oge ahụ, Mwepụta ọkwa nwere ike karịa kwụsie ike na ezigbo mmepụta workflows. Ụzọ kachasị na-agbanwe agbanwe bụ ijikọ ọsọ nnwale na ịdọ aka ná ntị ọchịchị: ndị na-anya ụgbọ elu, ijide ihe akaebe, bipụta ndekọ mkpebi, na na-aga n'ihu na-emelite nchekwa dị ka omume nlereanya, atụmanya ndị ọrụ, na ihe iwu chọrọ.
Mmetụta Strategic
Ụzọ ndị na-ere ahịa na-emetụta atụmatụ ndị otu gị nwere ike ịrụ na-esote.
Ụzọ ndị na-ere ahịa na-emetụta atụmatụ ndị otu gị nwere ike ịrụ na-esote. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Usoro azụmahịa na nhọrọ mbugharị na-emetụta ọnụ ahịa ogologo oge yana ihe egwu.
Usoro azụmahịa na nhọrọ mbugharị na-emetụta ọnụ ahịa ogologo oge yana ihe egwu. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Ihe mkpali ụlọ ọrụ na-akpụzi ndabara ngwaahịa, ọnọdụ nchekwa, na oghere.
Ihe mkpali ụlọ ọrụ na-akpụzi ndabara ngwaahịa, ọnọdụ nchekwa, na oghere. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Mmejuputa n'ezie n'ụwa
Na-ebu nnukwu ebe nchekwa ka ihe nlereanya ahụ nwee ike ịza ajụjụ gbasara otu modul dị anya si emekọrịta.
Na-arụ ọrụ nrụgharị n'obosara ebe a na-agbasa mgbanwe na interface otu faịlụ nke ọma n'ofe codebase niile.
Ịchọta ahụhụ nke ihe kpatara ya gbasara ọtụtụ faịlụ site n'ịtụgharị uche n'ọnọdụ zuru ezu otu oge kama faịlụ site na faịlụ.
Ịbanye na koodu koodu amaghị ama site n'ịjụ ihe nlereanya ka ọ chịkọta ihe owuwu site na iji isi mmalite zuru oke dị ka gburugburu.
Usoro mmejuputa
Ime Anwansi AI Long-Context Code Model na omume
Na-ebu nnukwu ebe nchekwa ka ihe nlereanya ahụ nwee ike ịza ajụjụ gbasara otu modul dị anya si emekọrịta.
Na-ebu nnukwu ebe nchekwa ka ihe nlereanya ahụ nwee ike ịza ajụjụ gbasara ka modul dị anya na-emekọrịta ihe Otu dị iche iche na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ mmụba mmadụ maka ikpe ọnụ, ma soro ma uru nrụpụta na ụgwọ njehie n'ime oge.
Ime Anwansi AI Long-Context Code Model na omume
Na-arụ ọrụ nrụgharị n'obosara ebe a na-agbasa mgbanwe na interface otu faịlụ nke ọma n'ofe codebase niile.
Ịrụ ọrụ n'obosara refactor ebe mgbanwe na otu faịlụ interface na-agbasa n'ụzọ ziri ezi n'ofe dum codebase otu na-enwetakarị mma pụta mgbe ha na-akọwa àgwà ọnụ ụzọ n'ihu, na-a mmadụ escalation ụzọ maka ihu ikpe, na soro ma arụpụtaghị uru na njehie na-efu na oge.
Ime Anwansi AI Long-Context Code Model na omume
Ịchọta ahụhụ nke ihe kpatara ya gbasara ọtụtụ faịlụ site n'ịtụgharị uche n'ọnọdụ zuru ezu otu oge kama faịlụ site na faịlụ.
Ịchọta ahụhụ nke ihe kpatara ya gbasara ọtụtụ faịlụ site n'ịtụle nkọwa zuru ezu n'otu oge kama otu faịlụ site na faịlụ na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edebe ụzọ mmụba mmadụ maka ikpe ikpe, ma soro ma uru mmepụta na ụgwọ njehie na oge.
Ime Anwansi AI Long-Context Code Model na omume
Ịbanye na koodu koodu amaghị ama site n'ịjụ ihe nlereanya ka ọ chịkọta ihe owuwu site na iji isi mmalite zuru oke dị ka gburugburu.
Ịbanye na codebase na-amaghị nke ọma site n'ịjụ ihe nlereanya ka ọ chịkọta ihe owuwu site na iji isi mmalite zuru oke dị ka ndị otu na-enwekarị nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-eme ka ụzọ mmadụ na-ebuwanye ibu maka ikpe ikpe, ma soro ma uru nrụpụta na ụgwọ njehie na oge.
Ihe ize ndụ & okporo ụzọ nche
Mwepụta ọkwa nwere ike karịa nkwụsi ike na usoro nrụpụta n'ezie.
Ọnụ ahịa API ma ọ bụ mgbanwe amụma nwere ike imebi echiche n'otu abalị.
Ndabere otu onye na-ere ahịa na-abawanye mkpọchi na ọnụ ahịa mbugharị.
Map mmejuputa
Nyochaa ndị na-eweta ọrụ site na iji ọrụ nke gị na nhazi data.
Nyochaa ndị na-eweta ọrụ site na iji ọrụ nke gị na nhazi data. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Nyochaa nzuzo, nchekwa na usoro iwu tupu njikọta.
Nyochaa nzuzo, nchekwa na usoro iwu tupu njikọta. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Jikwaa atụmatụ ọdịda n'ofe ụdị ma ọ bụ ndị na-ere ahịa.
Jikwaa atụmatụ ọdịda n'ofe ụdị ma ọ bụ ndị na-ere ahịa. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Nyochaa ndetu mwepụta ka mgbanwe map ụzọ ghara iju ndị otu anya.
Nyochaa ndetu mwepụta ka mgbanwe map ụzọ ghara iju ndị otu anya. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.