：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：

：一个开源引擎，用于微调和提供大型语言模型的服务，是定制和提供LLM的最简单方式

：一个开源引擎，用于微调和提供大型语言模型的服务，是定制和提供LLM的最简单方式 主要特征 适用于你喜爱的模型的即用型 API：部署和服务开源基础模型 - 包括 LLaMA、MPT 和 Falcon。使用 Scale 托管模型或部署到您自己的基础设施。 微调基础模型：根据您自己的数据微调开源基础模型，以优化性能。 优化推理：LLM Engine 提供推理 API，用于流式响应和动态批处理输入，以实现更高的吞吐量和更低的延迟。 开源集成： 使用单个命令部署任何。 即将推出的功能 K8s 安装文档：我们正在努力记录您自己的基础设施上推理和微调功能的安装和维护。目前，我们的文档涵盖了使用我们的客户端库访问 Scale 的托管基础​​设施。 快速冷启动时间：为了防止 GPU 闲置，LLM Engine 在不使用模型时会自动将模型缩放为零，并在几秒钟内扩展，即使对于大型基础模型也是如此。 成本优化：部署人工智能模型比商业模型更便宜，包括冷启动和预热时间。

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。