：一个开源的 AI 智能助手，专为软件开发的全生命周期而设计，涵盖设计、编码、测试、部署和运维等阶段。通过知识检索、代码检索，工

：一个开源的 AI 智能助手，专为软件开发的全生命周期而设计，涵盖设计、编码、测试、部署和运维等阶段。通过知识检索、代码检索，工具使用和沙箱执行，Codefuse-ChatBot不仅能回答你在开发过程中遇到的专业问题，还能通过对话界面协调多个独立分散的平台。 项目核心差异技术、功能点： 智能调度核心： 构建了体系链路完善的调度核心，支持多模式一键配置，简化操作流程。 代码整库分析： 实现了仓库级的代码深入理解，以及项目文件级的代码编写与生成，提升了开发效率。 文档分析增强： 融合了文档知识库与知识图谱，通过检索和推理增强，为文档分析提供了更深层次的支持。 垂类专属知识： 为DevOps领域定制的专属知识库，支持垂类知识库的自助一键构建，便捷实用。 垂类模型兼容： 针对DevOps领域的小型模型，保证了与DevOps相关平台的兼容性，促进了技术生态的整合。 依托于开源的 LLM 与 Embedding 模型，本项目可实现基于开源模型的离线私有部署。此外，本项目也支持 OpenAI API 的调用。

：专注于GenAI和LLM(大型语言模型)的快速机器学习模型服务项目，以简单性为首要目标。其主要特色包括快速部署、支持多种模型类

：专注于GenAI和LLM(大型语言模型)的快速机器学习模型服务项目，以简单性为首要目标。其主要特色包括快速部署、支持多种模型类型和自定义模型服务能力。 通过简单的安装和使用示例，用户可以快速部署各种模型，包括Mistral-7B、SDXL Turbo、人脸检测和图像分类等。 FastServe提供了用户界面，方便用户进行交互操作。部署方面，可以轻松集成到Lightning AI Studio。

Line日本总部本周宣布开源自家开发的日语大型语言模型（LLM）。

Line日本总部本周宣布开源自家开发的日语大型语言模型（LLM）。 ，可用于研究和商业用途，包含 和 个参数两个版本，均可在 HuggingFace Hub 上获取。 ，Line 一直专注于大型语言模型 HyperCLOVA，在 2021 年 5 月，Line 首次公开了基于 2040 亿个参数训练的韩文版 LLM HyperCLOVA，然后在 11 月公布了拥有 850 亿个参数的日语专用版本。 此次公开的模型与 HyperCLOVA 是不同部门并行开发的。此次开源的模型团队指出，此模型是基于 Line 自家的日语大型 Web 文本进行训练的，使用了 650GB 数据集进行训练。 研究团队还提供了本次公开的两个模型与 Rinna-3.6B 和 OpenCALM-7B 模型的准确度和困惑度（perplexity score，PPL）比较数据。

各国软件开发者薪资水平统计：中国排第 19，PHP / JavaScript 最低

各国软件开发者薪资水平统计：中国排第 19，PHP / JavaScript 最低 智能招聘平台 CodeSubmit 统计分析了 20 多个国家的软件开发者在 2022 年的薪资状况，并列出了排名数据。 据统计，2022 年薪资最高的三个国家为：美国、瑞士和以色列。此外，丹麦、加拿大、挪威、澳大利亚、英国、德国和瑞典位列前十 中国排名第 19，平均年薪为 23790 美元（约 16.11 万元人民币）。印度虽然也是软件开发大国，但该国是一个西方公司倾向于技术外包的国家，其平均年薪仅为 7725 美元（约 52298.25 元人民币）。 对软件开发者需求最高的国家是加拿大、澳大利亚、俄罗斯、瑞典和新西兰。由于开发者短缺，薪资也往往更高。 美国软件开发者的平均年薪为 110140 美元（约 74.56 万元人民币）。按地区来看，加利福尼亚州是软件开发者收入最高的州，毕竟是硅谷所在地，平均年薪为 146770 美元（约 99.36 万元人民币），华盛顿州排名第二，马里兰州排名第三。 按照语言划分的薪资排名。在薪资前 10 的国家中，Golang 软件开发者是薪资最高的，平均年薪为 61427 美元（约 41.59 万元人民币），Ruby 和 iOS 软件开发者也薪资较高。 排名最后的是 PHP，平均年薪为 43656 美元（约 29.56 万元人民币）；稍高一些的是 JavaScript，平均年薪为 45833 美元（约 31.03 万元人民币）。[这波，PHP和JavaScript输麻了 Golang赢！] CodeSubmit 统计分析报告：

数字人对话系统 - ：将大型语言模型与视觉模型相结合的智能AI系统，创建了一种全新的人机交互方式，集成了各种技术，例如Whisp

数字人对话系统 - ：将大型语言模型与视觉模型相结合的智能AI系统，创建了一种全新的人机交互方式，集成了各种技术，例如Whisper、Linly、微软语音服务和SadTalker会说话的生成系统。 该系统部署在Gradio上，允许用户通过提供图像与AI助手进行交谈。用户可以根据自己的喜好进行自由的对话或内容生成。

：关于在软件测试中使用大型语言模型 (LLM) 的论文和资源的集合。

：关于在软件测试中使用大型语言模型 (LLM) 的论文和资源的集合。 LLM已成为自然语言处理和人工智能领域的突破性技术。这些模型能够执行各种与编码相关的任务，包括代码生成和代码推荐。因此，在软件测试中使用LLM预计会产生显着的改进。一方面，软件测试涉及诸如单元测试生成之类的任务，这些任务需要代码理解和生成。另一方面，LLM可以生成多样化的测试输入，以确保全面覆盖正在测试的软件。 此存储库对LLM在软件测试中的运用进行了全面回顾，收集了 102 篇相关论文，并从软件测试和法学硕士的角度进行了全面的分析。