大模型代码执行主要涉及利用人工智能大模型对代码进行优化，从而提高代码执行效率和开发者的工作体验。以下是一些关键点和实现方案：
- 技术核心理念 ：
- 通过人工智能大模型对代码进行优化，显著提升代码的执行效率和开发者的工作体验。
- 具体实现方案 ：
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系统在接收到客户端关于代码文件的变更后，自动识别代码中的变更函数。
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针对完整的函数，系统基于数据模型进行优化，并将优化后的代码返回到客户端。
- 优化效果 ：
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开发人员在处理大型代码库时，能够减少手动调试和优化的时间，专注于创作更具创新性的功能。
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通过机器学习和数据分析，系统能够自动学习过去的优化模式，为后续的代码优化提供支持。
- 应用案例 ：
- 大模型编程上万行代码完成文生图，如《爱照》app，用户可以通过Prompt魔法完成代码编写。
- 使用建议 ：
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清晰描述需求和目标，提供相关代码和文档，以便模型理解代码的上下文和依赖关系。
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在需要修改代码时，先描述想要达到的效果，让大模型给出修改建议，并进行迭代和反馈。
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使用工具简化交互，如代码补全工具，帮助大模型更好地理解正在写的代码。
- 评估与进步 ：
- 通过客观评估大模型代码能力，促进大模型代码能力的迭代进步。
- 隐私与安全 ：
- 运行大型语言模型时，可以选择本地运行，不收集用户数据或跟踪用户操作，保护用户隐私。
- 学术与行业动态 ：
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全球各大高校与科研机构发布了多篇关于代码大模型的论文，涉及基座模型、代码微调、测试基准等多个主题。
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蚂蚁集团在智能研发领域探索与实践，分享了大模型落地实践的经验。
通过这些技术和方法，大模型在代码执行方面的潜力巨大，能够帮助开发者更高效地编写和优化代码，提升整体开发效率。
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