腾讯CodeBuddy是腾讯云自研的一款开发编程提效辅助工具，基于腾讯混元+DeepSeek双轮模型驱动：
2 个月前
高盛报告：阿里巴巴领衔AI基建，腾讯主导AI应用领域 2月14日，高盛发布最新研究报告，揭示了中国互联网行业在人工智能（AI）技术快速发展背景下的新格局。报告指出，行业正逐渐分化为两大阵营：AI基础设施建设和AI应用开发。阿里巴巴凭借其强大的云服务基础设施，成为AI基建领域的关键力量；而腾讯则依托其在消费者端（C端）应用的广泛生态和卓越用户体验，成为AI应用领域的核心推动者。 报告详细分析了两家公司的优势：阿里巴巴作为中国最大的云服务提供商，其规模优势在AI基础设施建设中占据重要地位，预计在2026财年将实现14倍的预期市盈率。腾讯则凭借其微信超级应用的潜在AI代理功能和闭环交易能力，在2025财年预期市盈率达到16倍，同时腾讯云在中国公共云市场中也稳居前三。 报告进一步预测，随着中国AI模型的灵活性和计算成本效率的显著提升，超级应用如微信和抖音将继续深化在电子商务和本地服务等交易领域的应用。此外，随着开源模型的兴起和计算成本的降低，AI的采用率将进一步提高，特别是在支持多年云和数据中心需求增长的企业端（B端）场景中。 高盛特别强调，腾讯通过其强大的C端生态和用户体验，将AI技术深度融入日常生活。报告以元宝为例，指出其快速崛起是腾讯在AI应用领域实力的体现。元宝集成了DeepSeek-R1模型的强大推理能力和腾讯云的AI推理基础设施，不仅提供了更智能的交互体验，还通过微信生态的独特内容支持，实现了更精准的信息推送和更高效的任务执行。 报告最后指出，集成R1后的元宝在用户体验上实现了质的飞跃，用户可以通过多轮对话和深度思考模式，快速获取微信公众号、视频号等生态内的丰富内容，进一步巩固了腾讯在AI应用领域的领先地位。
3 个月前
Replit Agent 是由 Replit 2024年9月推出的一款基于人工智能的编程工具，旨在通过自然语言提示帮助用户自动构建应用程序。它覆盖了从代码编写、开发环境配置到调试和部署的整个软件开发流程，极大地简化了开发过程，尤其适合从零开始构建 Web 应用程序原型。以下是关于 Replit Agent 的详细介绍： 1. 核心功能 Replit Agent 的主要功能包括： 自然语言生成代码：用户可以通过输入详细的自然语言提示（如“创建一个待办事项应用”），Replit Agent 会自动选择适当的编程语言、框架和技术栈，并生成代码原型。这一功能大大降低了编程门槛，即使是没有编程经验的用户也能快速上手。 开发环境配置：Replit Agent 能够自动设置开发环境，安装所需的依赖项，避免了繁琐的手动配置过程。 项目协作助手：在项目构建过程中，用户可以与 Replit Agent 互动，提供 API 密钥、反馈或方向指导，Agent 会根据这些信息调整和优化项目。 快速原型开发：Replit Agent 特别擅长从零到一构建 Web 应用程序原型，能够在几分钟内生成可交互的应用原型，例如创建一个类似 Wordle 的小游戏或一个优惠券生成器。 迭代与测试：用户可以对生成的开发计划进行修改、删除或重新生成，并实时跟踪开发进度，进行应用的测试和调试。 跨平台支持：除了 Web 端，Replit Agent 还支持通过 Replit 移动应用使用，方便用户随时随地进行开发。 部署支持：项目完成后，用户可以直接通过 Replit 的部署功能将应用程序上线，实现开发与部署的无缝对接。 2. 适用场景 Replit Agent 适用于多种开发场景： 快速原型制作：初创企业或个人开发者可以利用 Replit Agent 快速生成产品原型，验证创意可行性。 个性化应用开发：从简单的优惠券生成器到复杂的 3D 游戏，Replit Agent 都能在短时间内完成开发并部署上线。 教育领域：Replit Agent 为编程教育提供了直观的工具，学生可以通过自然语言输入快速看到代码生成效果，降低学习门槛。 自动化工作流：用户可以用 Replit Agent 替代昂贵的自动化工具（如 Zapier），构建自定义的工作流解决方案。 3. 技术特点 自然语言接口：Replit Agent 支持自然语言输入，用户无需掌握复杂的编程语法即可启动项目。 多语言支持：支持多种主流编程语言，如 JavaScript、Python、Node.js 等，能够满足不同类型的开发需求。 自动化程度高：从环境配置到代码生成再到部署，Replit Agent 能够自动化处理整个开发流程，显著提升开发效率。 沙盒环境：提供安全的代码评估环境，支持新功能的测试和验证。 4. 使用方式 Replit Agent 目前仅对 Replit Core 和 Teams 订阅用户开放早期访问。使用步骤如下： 登录 Replit 账号：确保已订阅 Replit Core 或 Teams 计划。 创建项目：在 Replit 主页或移动应用中输入自然语言提示，描述想要构建的应用。 生成原型：Replit Agent 会根据提示自动生成代码和开发计划。 迭代与测试：用户可以修改开发计划，跟踪进度，并进行测试。 部署应用：完成开发后，通过 Replit 的部署功能将应用上线。 5. 优势与不足 优势： 降低开发门槛：即使是初学者也能通过自然语言提示快速构建应用。 快速开发：从想法到部署只需几分钟，适合快速验证创意。 全流程自动化：覆盖从环境配置到部署的整个开发流程，节省时间和精力。 不足： 访问受限：目前仅对 Replit Core 和 Teams 用户开放，普通用户无法使用。 功能局限性：对于复杂项目或高度定制化的需求，Replit Agent 可能表现不足。
4 个月前
腾讯混元大模型的数学原理主要基于深度学习和自然语言处理领域的相关技术，以下是其核心要点： 神经网络与Transformer架构 多层神经网络：混元大模型采用多层神经网络结构，通过模拟人脑神经元之间的连接来处理和学习数据。每个神经元接收来自上一层神经元的输入，并通过激活函数进行处理后输出到下一层神经元，从而实现对数据的特征提取和模型的训练。 Transformer核心机制：混元大模型基于Transformer架构，其核心是自注意力机制。自注意力机制能够计算文本中每个位置与其他位置之间的关联程度，从而捕捉长距离依赖关系，更好地理解句子中的上下文信息。在计算自注意力时，对于输入序列中的每个位置，会计算其与其他位置的注意力得分，然后根据这些得分对相应位置的特征进行加权求和，得到该位置的新特征表示。除了自注意力机制外，Transformer还包括前馈神经网络，用于对经过自注意力机制处理后的特征进行进一步的非线性变换。 预训练与微调 预训练：在大规模语料库上预先训练模型，使其学习语言的一般规律和知识，如语法、语义、常见的语言模式等。预训练过程通常采用无监督学习的方式，例如使用大量的文本数据进行自监督学习，让模型自动预测文本中的下一个单词或句子中的空缺部分等。通过预训练，模型能够获得丰富的语言知识和语义理解能力，为后续的微调任务奠定基础。 微调：在预训练完成后，根据具体的任务需求，对模型进行微调。微调是在特定的有标注数据集上进行的有监督学习过程，通过调整模型的参数，使其在特定任务上达到更好的性能。例如，在文本分类任务中，使用标注好的文本分类数据集对预训练模型进行微调，让模型学习到如何根据输入文本的特征进行分类。 优化算法与正则化技术 优化算法：在训练过程中，使用优化算法来调整模型的参数，以最小化预测误差。常见的优化算法如随机梯度下降（SGD）及其变种Adagrad、Adadelta、RMSProp、Adam等。这些算法通过计算损失函数对模型参数的梯度，并根据梯度的方向和大小来更新参数，使得模型在训练过程中逐渐收敛到最优解。 正则化技术：为了减少过拟合，提高模型的泛化能力，混元大模型采用了正则化技术，如Dropout和Batch Normalization。Dropout在训练过程中随机丢弃一部分神经元，使得模型在每次训练时都使用不同的子网络结构，从而增加模型的鲁棒性和泛化能力。Batch Normalization则是对每个批次的输入数据进行归一化处理，使得模型在训练过程中输入数据的分布更加稳定，加快训练速度并提高模型的性能。 混合专家模型结构 混元大模型采用混合专家模型结构，每一层包含多个并行的同构专家，一次token的前向计算只会激活部分专家，推理成本远低于同等参数的稠密模型。同时，在路由策略上进行创新，在传统Top-K路由的基础上进一步提出了随机补偿的路由方式，将因为专家满负载原本会扔掉的token，随机路由到其他仍有负载冗余的专家，保障训练稳定性。还设置一个共享专家来捕获所有token所需的共同知识，并通过多个需要路由的专家动态学习特定领域的知识。 处理长文与提升推理效率 长文处理：对于长文领域，通过引入多阶段预训练和退火机制，使得模型仅使用少量长文合成语料，即可获得较好的长文效果，显著提升模型长文外推能力。 推理效率提升：使用Grouped-Query Attention和Cross-Layer Attention两种KV Cache压缩策略，从head/layer两个维度联合压缩KV cache，并引入量化技术，进一步提升压缩比，最终将模型的KV Cache压缩为MHA的5%，大幅提升推理性能。
4 个月前
腾讯两大智能体平台：腾讯元器和 AppAgent。
4 个月前
AnyChat 和 Gemini Coder 的结合为开发者提供了一种高效、灵活且低成本的 APP 开发方式。
8 个月前
AI爱好者想创建AI应用平台？这份指南助你起航！ 无代码能力也能开发出AI应用产品。
8 个月前
PyCharm 是一个强大的集成开发环境（IDE），专门用于 Python 编程。它提供了丰富的功能，如代码补全、调试、版本控制和项目管理等，旨在提高开发效率和用户体验。然而，PyCharm 本身并不能替代 Python。 关键点： PyCharm 的角色： PyCharm 作为 IDE，提供了编写、调试和运行 Python 代码的环境和工具。 它并不包含 ...
9 个月前
Agent Zero不预先编程用于特定任务，旨在成为一个通用的个人助手。
