代码自动补全、自然语言生成代码、自动添加注释、智能bug查找、解释代码、自动生成单元测试等等。

  这便是来自非十科技新鲜出炉的Fitten Code，完全基于国产深度学习框架计图（Jittor）和非十研发的代码大模型开发。

  值得一提的是，它的核心开发团队都是毕业于清华大学的博士；而且在校期间，正是他们作为主要开发者，推动了计图的开源工作，毕业后成立非十科技创业，继续推进计图发展，并开发了JNeRF神经渲染库与JittorLLMs大模型推理库以及本次发布的Fitten Code AI编程助手。

  首先，我们仍旧是将Fitten Code与GitHub Copilot放置在一起，在速度方面来个同台竞技。

  Fitten Code生成了ResNet的完整代码，而且还是能交互式补全的那种；但反观GitHub Copilot这边，生成代码却是包含了大量的重复代码片段。

  而从HumanEval测试集中的结果来看，Fitten Code做到了“鱼和熊掌兼得”：

  在复杂算法任务上，Fitten Code也显示出了它高效的一面，例如我们下达这样一个任务：

  请用Python实现最长上升子序列的算法，要求时间复杂度为O(nlogn)。

  我们再来看下GitHub Copilot这边，就仅能实现O(n^2)的非最优算法了。

  不仅如此，Fitten Code会在条件允许的情况下，一次性补全大量的代码。

  和其他产品平均一次只补全1-2行不同的是，Fitten Code平均补全3-5行，大幅度的提高补全效率。

  因此，在几轮“交锋”下来之后，显而易见Fitten Code在相应速度、代码补全量和准确率上，均完胜GitHub Copilot。

  正如我们刚才提到的，Fitten Code目前支持80多种编程语言，包括：

  那么接下来，我们就来看下这个大模型驱动的代码生成工具在真实场景中的表现。

  Fitten Code可以自动为代码补充缺失的部分，这种智能化的体验就轻松让敲代码这事Speed Up了。

  Fitten Code能轻松实现代码的语义级翻译，并支持多种编程语言之间的互译。

  只需以注释的方式（#）或者对话描述代码要实现的功能，Fitten Code就可以自动生成符合注释要求的代码，大幅度减少了手动编写的时间和精力。

  此外，以注释为指导，代码生成插件能快速生成项目结构、函数骨架、接口调用等代码片段，帮助快速搭建项目。

  它能够根据代码自动生成相关注释，通过一系列分析代码的逻辑和结构，提供清晰易懂的解释和文档。

  除了上述功能，Fitten Code还提供了丰富的实用功能，例如能够准确的通过所选代码进行智能bug查找。

  它还拥有自动生成单元测试的功能，能够准确的通过代码自动产生相应的测试用例，提高代码质量和可靠性。

  不仅如此，Fitten Code还具备解释代码含义的能力，帮助用户更深入地理解代码逻辑和结构。

  Fitten Code由北京非十科技有限公司开发，核心团队均博士毕业于清华大学，曾作为主要开发者开源了计图（Jittor）深度学习框架，是国内主流深度学习框架之一，并参与开源了JNeRF神经渲染库与JittorLLMs大模型推理库，收获了来自业界的大量好评。

  团队成员技术能力突出，曾斩获国际超算比赛金牌、信息学奥赛金牌、ACM金牌等，并且在CVPR、SIGGRAPH、TOG、TIP、CVM等计算机图形学、计算机视觉、人工智能等国际顶级会议期刊论文发表过多篇文章，是国际与本土专业领域内具备人工智能、深度学习、高性能计算、系统模块设计、硬件架构等多学科交叉的一流团队。

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