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项目Academic Code Annotator 项目功能:学术代码解读器 项目简介:一个基于 LLAMA3 的学术代码解读器,上传 PDF 格式的学术论文和 Python 文件,该工具会根据论文内容自动对代码进行注释。 注释后的代码可以被导出,便于用户进一步使用或存档。 项目地址:点击直达 频道 群聊 投稿 商务

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项目Code Llama

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项目ChatGPT 学术优化

项目ChatGPT 学术优化 项目功能:学术AI工具 项目简介:科研工作专用ChatGPT拓展,特别优化学术Paper润色体验,支持自定义快捷按钮,支持markdown表格显示,Tex公式双显示,代码显示功能完善,新增本地Python工程剖析功能/自我剖析功能。 主要功能: ◉ 支持一键润色、一键查找论文语法错误 ◉ 一键中英互译 ◉ 可以正确显示代码、解释代码 ◉ 支持配置代理服务器 ◉ 一键解读latex论文全文并生成摘要 ◉ 可以在markdown中显示图片 项目地址:点击直达

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《学术论文写作与发表指引》是一本写给人文社科领域学术论文写作与发表者的实用手册,它可以帮助该领域各学科的研习者学习如何更高效地进行学术论文写作与发表,从而避免许多学者走过的弯路,掌握学术论文写作与发表的规范和技能。 全书对选题、开题、阅读文献、提出问题、谋篇布局,开题报告和项目论证书的撰写、摘要和关键词的写作,文章的校对、投稿、发表等学术论文写作与发表的各个步骤和环节进行详解,系统阐述了学术论文写作与发表的方法和技巧,以及各个环节的相关注意事项,为读者提供了极具操作性的详细指引。 作者以学术论文编辑和写作者的双重身份,直击论文写作与发表过程中的各个痛点,使得本书成为论文写作者难得的良师益友。

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Meta最新更新了它的代码生成人工智能模型Code Llama 70B,这是迄今为止“最大且表现最好的模型”。Code Llama工具在八月份推出,无论是研究还是商业用途都是免费的。根据Meta的AI博客上的一篇文章,Code Llama 70B能够处理比以前版本更多的查询,这意味着开发者在编程时可以给它输入更多的提示,而且它的准确性可以更高。 Code Llama 70B在HumanEval基准测试中的准确率达到了53%,表现比GPT-3.5的48.1%要好,而且接近OpenAI论文报告的GPT-4的67%的成绩。 Code Llama是基于Llama 2构建的,它能帮助开发者根据提示生成代码串,并且调试人类编写的代码。去年秋天,Meta同时推出了另外两款Code Llama工具,分别是Code Llama - Python和Code Llama - Instruct,这两款工具专注于特定的编程语言。 Code Llama70B现在有三个版本的代码生成器可以使用,而且无论是研究还是商业用途都是免费的。这个大型模型是在1TB的代码和与代码相关的数据上进行训练的。它托管在代码库Hugging Face上,Hugging Face提供了GPU资源来运行人工智能模型。 Meta表示,它们的大型模型,34B和70B,“能够带来最佳效果,并提供更好的编码帮助。” 去年,其他人工智能开发者也发布了代码生成器。亚马逊的CodeWhisperer在四月份推出,而微软则利用OpenAI的模型推出了GitHub Copilot。 标签: #Meta #AI #Llama 频道: @GodlyNews1 投稿: @GodlyNewsBot

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中科院科研工作专用ChatGPT,特别优化学术Paper润色体验,支持自定义快捷按钮,支持markdown表格显示,Tex公式双显示,代码显示功能完善,新增本地Python工程剖析功能/自我剖析功能 一键润色:支持一键润色、一键查找论文语法错误 一键中英互译:一键中英互译 一键代码解释:可以正确显示代码、解释代码 自定义快捷键:支持自定义快捷键 配置代理服务器:支持配置代理服务器 模块化设计:支持自定义高阶的实验性功能 自我程序剖析:[实验性功能] 一键读懂本项目的源代码 程序剖析:[实验性功能] 一键可以剖析其他Python/C++项目 读论文:[实验性功能] 一键解读latex论文全文并生成摘要 批量注释生成 :[实验性功能] 一键批量生成函数注释 chat分析报告生成:[实验性功能] 运行后自动生成总结汇报 公式显示:可以同时显示公式的tex形式和渲染形式 图片显示 :可以在markdown中显示图片 支持GPT输出的markdown表格:可以输出支持GPT的markdown表格 | #工具

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Meta推出AI代码编写工具:Code Llama

Meta推出AI代码编写工具:Code Llama Meta发布了一个名为Code Llama的工具,该工具基于Llama 2大型语言模型构建,用于生成新的代码并调试人类编写的代码。Code Llama将采用与Llama 2相同的社区许可,并对研究和商业用途均免费。Meta指出,Code Llama能够根据提示生成代码序列,或者在指向特定代码序列时进行完善和调试。除了基础版的Code Llama外,Meta还推出了专为Python设计的版本Code Llama-Python,以及一个能够理解自然语言指令的版本Code Llama-Instrct。 Meta在其博客中表示:“开发者已经开始利用LLM来辅助各种任务,从编写新软件到调试现有代码。”他们的目标是“使开发者的工作流程更为高效,从而让他们能够更加专注于工作中的人性化方面。”Meta声称,Code Llama在基准测试中的表现超越了其他公开的LLM,但并未明确列出对比的模型。公司透露,Code Llama在代码基准测试HumanEval上得分为53.7%,能够根据文本描述精确地编写代码。Meta计划推出三种规模的Code Llama,并表示其最小规模的版本适合在单个GPU上运行,以满足低延迟项目的需求。 消息来源://

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