aiXcoder 2.0 本地版正式上線，性能效果全面提升

AI應用信息1年前 (2024)發(fā)布 XIAOT

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終于，AIxcoder 代碼補全又有新提升啦，這次發(fā)布的 Java IntelliJ 插件，運用了全新深度學習模型，全新的預測過程。aiXcoder 2.0 終于擺脫了過去扛在肩上的眾多包袱，它能更快更準地幫我們預測更多代碼。

上面新版插件的補全效果不錯吧，長推薦一串串幫我們輸入，短推薦補全我們的鍵入?？傮w而言，邁入 2.0 的本地版 aiXcoder，它的特性有如下幾點：

模型高效：

推薦更準；
適應性更強；

性能精煉：

CPU、內(nèi)存占用少；
啟動速度快；
推薦反饋速度快；

模型：更準更強大

深度學習模型，一直是 aiXcoder 的致勝法寶，它聯(lián)合傳統(tǒng)代碼分析技術，能給出足夠好用的預測。但代碼生成，本身就比自然語言生成更難一些，模型一直在努力處理著一些難以解決的問題，例如它根本不認識的詞。

而在新版插件中，深度學習模型準確率提升了，并且搞定了代碼生成中的難題：用戶詞典簡直太大啦。想想也就知道，我們在寫代碼時，經(jīng)常會自定義很多變量與函數(shù)，使用、調(diào)用都得用它們，這樣的詞表遠比自然語言要大，我們的深度學習模型也只能背負這一重擔了。

而現(xiàn)在，詞表這一問題得到了極大的緩解，隨之而來不僅深度學習模型的準確率也提高了，而且它能在不同類型的項目給出自己最可靠的建議。

準確性與泛化能力，這是 aiXcoder 深度學習模型這次特別關注與優(yōu)化的。我們目前只放出了 Java 語言上的 IntelliJ 本地版插件，但是等我們獲得比較穩(wěn)定的版本，模型表現(xiàn)也足夠優(yōu)秀，那么 Python、JavaScript 等語言的對應插件也都會發(fā)布。

插件：更小、更快、更精悍

模型已經(jīng)努力了一把，那么插件呢？說出來你們可能不信，之前 aixcoder 本地版插件中，模型占的體積還不是最大的，還有很多比較大的模塊與組件。它們在給出預測的同時，可能也會讓你感覺速度太慢、包太大等等眾多問題。

現(xiàn)在 aixcoder 插件特別精簡，它的效果當然也更加優(yōu)秀了。很多老用戶可能會發(fā)現(xiàn)，之前 aixcoder 本地版插件在打開項目后，還需要等待幾秒才能正常使用，因為它要索引本地函數(shù)與包，給你更準確的預測。

但現(xiàn)在，新版插件啟動特別快，做預測也特別快，它占用的 CPU、內(nèi)存等資源也降低了。

為了給你更準確的推薦，aiXcoder 只會推薦最有信心的預測。如同上圖，aiXcoder只會給出兩個預測，一個短推薦保證確實代碼是我們所需要的，一個長推薦會給出更積極的預測。

怎么安裝呢，讓 Java 先試試

在 IntelliJ 插件市場上，我們可以直接搜索「aiXcoder」，并自動完成安裝。廣大 Java 開發(fā)者們，你們將第一批嘗試到 aiXcoder 2.0 本地版的效果。

點擊安裝后，插件將自動安裝到 IntelliJ 上，并且自動下載本地服務模型。安裝后我們可以單擊右側的 aiXcoder 圖標，這里會有很多設置與參數(shù)。例如中間的進度條，越靠近左邊的「Faster」，模型的預測速度越快；越靠近「Longer」，你將給模型更多的計算時間，它也能預測更長的代碼語句。

在上圖的「Settings」中，還有一些參數(shù)可以配置，記得在「啟動 aiXcoder」上打勾，不然插件根本不會啟動模型。

最后，全新的 aiXcoder 2.0 本地版已經(jīng)啟動其它語言與 IDE 的支持了，很快各位開發(fā)者都能用上這全新的代碼補全能力。

而 aiXcoder 就是為開發(fā)者而生，我們會不斷努力把先進的AI技術應用于軟件開發(fā)，為更多的開發(fā)者服務，把開發(fā)者從機械的代碼邏輯中一步步解放出來，使人們能夠把更多的時間和精力投入富有創(chuàng)造性的勞動中。