四个开源免费的AI代码工具

Coddy：作为一款开源工具，Coddy在VSCode和JetBrains中提供强大支持，采用先进AI模型帮助编写和调试代码。它的内联聊天功能能帮助修复或重构代码，并且支持生成文档、单元测试等命令。这些工具为开发者提供了更多的选择，让个人和企业可以在保持数据安全的前提下，利用AI的力量提升编码效率。

首先，GPT4ALL是一个开源且易于安装的AI聊天用户界面，它支持本地运行，只需下载即可开始使用。这款工具具有上下文感知功能，能够与您的编码项目互动，提供代码理解和改进的建议。此外，它还提供了API服务器，可无缝集成到IDE中，为私密使用提供便利。

Cody是AI编程助手，专注于代码编写、修复和维护。提供AI辅助的自动完成功能，支持多种编程语言和文档。提供免费试用，高级功能需要订阅付费。Cody可以集成到VS Code中，帮助开发者快速理解和编写代码，用户评价很好，特别在理解代码库和提供智能补全方面。

Codeium作为AI开发者工具的代表，Codeium是一款适用于各类编辑器的免费工具，它的Copilot功能强大，支持多种编程语言，提供代码补全、语法高亮和智能编辑功能。

Bito 是一款 AI 驱动的代码助手，旨在加速任务执行并提升代码生成速度。支持 Python、Java、C++/C、JavaScript、Go 等多种语言。使用方法：插件市场安装，搜索bito，安装后登录账号。

RVM最新AI人像抠图技术,代码已经开源

在Nvidia GTX 1080Ti上，RVM可实现4K 76FPS和HD 104FPS的性能。要开始使用RVM，首先需要从GitHub下载其开源代码。创建一个名为test.py的文件，并确保在开始之前安装所有第三方库。在下载项目预训练模型后，模型文件需要位于test.py文件夹的根目录。

在追求实时性和效率的道路上，研究者们不断创新。MODNet (论文链接)提出了一种无需绿幕的实时人像抠图方法，打破了传统技术的束缚。

PP Matting与其他图像分割技术，如RVM和MediaPipe Selfie Segmentation，共同构成人工智能领域抠图解决方案。RVM利用循环神经网络在视频流中实现实时、高清抠图，而MediaPipe Selfie Segmentation则在移动端提供实时人物分割功能。通过自行对比代码，评估速度、精度和最终效果，选择最适合应用需求的模型。

Mojo——专为AI打造的编程语言,官方声称比Python快90000倍!

1、年3月29日人工智能开源代码，Modular公司宣布开源人工智能开源代码了其人工智能专为编程语言Mojo的核心组件。自Mojo去年8月推出以来，它凭借其独特的设计，吸引超过15万开发者和5万家企业组织，旨在解决AI开发中的编程语言矛盾：Python的易用性与C++的高效性能。

市面上有哪些开源的人工智能系统

1、月5日Google开源人工智能开源代码了TensorFlow人工智能开源代码，11月7日Microsoft开源人工智能开源代码了DMTK。两家巨头高科技公司相继争先恐后人工智能开源代码的开源人工智能计算工具包人工智能开源代码，目的无非是争夺用户资源。实际上，除了这两家公司外，几年以前已经开源的这种工具包还有很多。出现个TensorFlow没什么稀奇的。

2、百度大脑：这是百度基于人工智能技术打造的全球最大的人工智能大模型，包含100亿参数规模。它由百度内部多个团队共同研发，拥有跨语种、跨领域的能力，可以应用于搜索、语音、自然语言处理、推荐和信息流等多个场景。

3、PyTorch：由 Facebook 开发，国内使用较为广泛，特别是在学术界和科研领域中广受欢迎。PaddlePaddle：百度自主研发的开源深度学习平台，也是国内较为流行的人工智能软件平台。MindSpore：华为近年来推出的开源AI框架，支持多种硬件平台，国内也享有较高声誉。

4、针对企业客户关系管理的需求，本文特别梳理了2024年备受推荐的六大CRM开源系统：简道云、纷享销客、Salesforce、ZOHO、销售易以及用友。这些系统覆盖了客户识别、资料管理、销售执行到反馈的全程，旨在协助企业精准管理与客户互动的每一个环节。

语音识别商用开源代码与免费开放平台最全盘点分析

1、三大著名的开源平台包括Kaldi、CMU Sphinx和Julius。Kaldi以其强大的DNN支持和快速的更新迭代受到青睐，成为了商用开源代码中的佼佼者。CMU Sphinx在高性能连续语音识别方面表现出色，而Julius则凭借其简便的建模方式和C语言开发，成为实用高效的双通道大词汇连续语音识别引擎。

2、其他的影响力较大商用语音交互平台有谷歌的语音搜索（Google Voice Search），百度和搜狗的语音输入法等等。

3、Baidu AI开放平台：提供语音识别API，支持多种语言离线及实时识别，适合集成到自定义软件中。DeepSpeech：Mozilla开发的开源语音识别引擎，运用深度学习，识别准确度高，支持多种语言及方言。Kaldi：C++语言编写的语言识别工具包，适合语言识别研究，广泛应用于商用语言识别系统。

4、Athena：作为Apache 0开源的序列到序列语音转文本引擎，适合研究人员和开发者进行端到端语音处理，支持ASR、语音合成等任务，所有语言模型基于TensorFlow。 Buzz：基于OpenAI Whisper，是一个强大的离线语音识别软件，支持多种语言，无需联网，适合隐私保护，适用于Windows、macOS和Linux系统。

5、小爱开放平台：基于小米硬件生态和海量数据，网址为https：//developers.xiaoai.mi.com/。讯飞人工智能开放平台：科大讯飞推出的以语音交互技术为核心，网址为https：//。华为云AI平台：华为AI开发平台，网址为https：//developer.huaweicloud.com/。

6、Conformer是Google于2020年提出的一种改进型语音识别模型，基于Transformer架构，通过结合卷积网络以提升模型在长期依赖和局部特征提取上的能力。在LibriSpeech测试集上，Conformer取得了最佳效果。

五大AI测试开源框架及使用方法介绍

1、TensorFlow Testing虽然非专门的AI测试框架，TensorFlow提供了模型验证、性能测试等功能，如TensorBoard用于可视化调试。使用时，需加载模型，准备测试数据，进行预测并评估模型性能。 PyTest with HypothesisPyTest配合Hypothesis能提升测试效率，适用于验证AI模型鲁棒性和泛化能力。

2、监督学习 (Supervised Learning)：该框架的目标是通过已知的输入和输出数据来构建一个模型，以预测新的输入数据的输出结果。常见的算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。 无监督学习 (Unsupervised Learning)：该框架的目标是从未标记的数据中发现模式和结构。

3、探索开源框架agere： agere，一个基于拉丁词根agent的创新开源AI框架，以通用性和可定制性为设计核心，专为流程驱动而生。它通过拆解任务为Job单元，如发送消息、接收回复并递归处理，简化了AI agent的构建流程。Job类需要定义task方法和使用tasker装饰器，确保任务执行不阻塞主线程。

4、agere，一个轻量级、开源的AI agent框架，专为通用性和可定制性设计，旨在简化构建复杂agent逻辑流程。它适用于驱动各类任务，无需依赖第三方库。agere基于拉丁语词根agere，意为“行动”或“做”，强调作为行动发起者或驱动者的角色。

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