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Autocoder
Autocoder
目标受众为需要自动代码生成和验证的开发者和编程人员。AutoCoder通过提供高准确率的代码生成和自动包安装功能，帮助他们提高开发效率，减少手动调试代码的时间。
AI代码生成AI开发助手#机器学习#文本生成#代码生成#nlp-machine-learning#humaneval#llm#code-interpreter普通产品开源
总访问量： 474,564,576
占比最多地区： US(19.34%)
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产品介绍
网站流量
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简介
AutoCoder是一个专为代码生成任务设计的新型模型，其在HumanEval基准数据集上的测试准确率超过了GPT-4 Turbo（2024年4月）和GPT-4o。与之前的开源模型相比，AutoCoder提供了一个新功能：它可以自动安装所需的包，并在用户希望执行代码时尝试运行代码，直到确定没有问题。
截图
产品特色
在HumanEval基准数据集上测试准确率达到90.9%，超过GPT-4 Turbo。
能够自动安装所需的包，并在用户需要时尝试运行代码。
提供了代码解释器，可以验证代码的正确性。
提供了Web演示，包括代码解释器功能。
模型可在Huggingface上获取，包括AutoCoder (33B)和AutoCoder-S (6.7B)。
支持自定义环境并进行测试。
使用教程
创建conda环境以准备测试环境。
在HumanEval基准数据集上进行测试，获取测试结果。
利用EvalPlus GitHub框架进行结果测试和后处理。
在MBPP上进行测试，获取并后处理测试结果。
在DS-1000上进行测试，获取并直接测试结果。
安装gradio相关包并运行Web演示。
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
最新流量情况
月访问量
4.92m
平均访问时长
393.01
每次访问页数
6.11
跳出率
36.20%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
19.34%
中国
13.25%
印度
9.32%
俄罗斯
4.28%
德国
3.63%
地理流量分布全球图
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