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Blackbox是专门为程序员量身定制的语言大模型,它针对20多种编程语言进行了特别训练和深度优化,在AI代码编写和辅助开发的效率上远超其他大模型。在过去12个月超越了所有其他的语言模型,在HumanEval测试任务中达到了85.36%的完成度,位列第一。
它深度集成了LLaMA模型,它是Meta AI开发的一种人工智能助手,专门设计用于理解和回应人类的语言输入,能够做到
基于LLaMA的技术积淀,Blackbox AI设计并实现了以下功能:
Blackbox AI的主要功能都可以在网页使用。打开网页后在左侧切换功能。
直接在下方输入需求就可以获得对应的代码了。想要保存历史对话在顶部可以注册/登录,另外在左下角还可以切换夜间模式。
接下来我们一起体验一下AI问答功能。这部分使用方法和所有的AI对话软件一致,直接在下方输入需求即可获得答案。
这里有一点遗憾的是,Blackbox AI虽然可以识别中文提问,但无法输出中文回答(实际上是我测试时,没有发现,是可以中文回答的,输入指令让其回复中文即可),需要我们自己使用翻译软件进行翻译。接下来我们尝试生成一些常见代码。
可以看到不仅生成了代码,同时附带了简单的代码解析。同时我们可以通过分享功能快速发送给其他人或社交平台,也可以立刻创建一个新的对话开启一个新的主题。
这里我们通过上传附件的方式,将文件中的Python代码转换为Java代码,可以看到程序自动识别了文件中代码的类型并完成了转换。
这里我们通过图片的形式上传代码,可以看到程序准确识别到了代码部分,并尝试进行优化。
即便是非代码内容,也可以作为需求提出。
我们通过图片提出需求,程序自动分析图片内容,给出了相应的网站代码。
编写测试代码是开发程序中必不可少的环节。使用AI辅助编写测试用例可以大大提升开发效率。接下来我们尝试寻找代码中的bug。
这段代码由于线程没有释放,存在内存泄露的问题。我们可以看到程序虽然不能直接识别出内存泄露问题,但从几个角度分析了这段代码的高风险位置,间接提示了代码中的bug。
这里我们期望程序为代码生成测试用例,可以看到程序自动采用了判定条件覆盖法生成了若干条测试用例。
实际生产中,我们的代码都需要写标准而详细的注释,或是ReadMe文件,这往往意味着更大量的必要重复劳动。Blackbox AI可以根据代码内容自动生成注释,接下来我们一起体验一下。
可以看到程序在我们没有提供额外信息的情况下,生成了标准格式的注释。
我们还可以让它同时生成readme文档,这需要我们自己复制到文本文件中。
Blackbox AI也可以回答非代码问题。这里我们询问NVIDIA最新的DLSS3.5的技术细节。
可以看到程序自动查询并归纳好了答案同时也提供了相应的链接可供参考。不仅是科技方面,其他领域也可以自由查询。
可以看到即使是历史方面的内容,也有很详尽的介绍。
将一些功能封装起来,就可以定制自己的小助手。目前已经有很多用户上传了自己的作品,让我们一起体验一下。
这些代理能够专注于某一个领域,提供更细致的帮助。接下来我们尝试一下go代理。
可以看到程序很顺利的生成了一个go语言服务器,我们点击open in editor是可以直接运行的。
当然我们也可以定制自己的代理。
填写完毕后就可以使用啦。
使用网页总有一些不太方便的地方,我们可以通过拓展或者API的方式。直接点击右上角就可以获得VSCode的插件安装链接。
安装好之后就可以在VSCode内直接使用而无须再打开网页版。
以上是对 Blackbox AI 的一些功能介绍,其中许多功能都令人印象深刻,比如图片识别、在线预览,以及与代码运行相关的功能,在其他 AI 代码助手中很少见,智能助手的集成发布更是一大亮点。除此以外,还有更多功能等待大家去探索!总体来说,它是一个集成多种开发功能的生产力工具,令人印象深刻。
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