AutoCoder是一款新推出的开源大型语言模型(LLM)，在AI编码助手领域取得了令人鼓舞的成果。AutoCoder旨在增强代码解释能力，在各种基准测试中均超越了OpenAI的GPT-4Turbo和GPT-4Omni等行业巨头。它在HunEval基础数据集上的测试准确率超过了GPT-4Turbo(2024年4月)。(90.9%vs90.2%)。

这种尖端模型提供了一系列高级功能，包括安装外部软件包的能力和一种名为AIEVInstruct的独特训练方法，该方法将代理交互与外部代码执行验证相结合。每当用户希望执行代码时，AutoCoder都可以自动安装所需的软件包并尝试运行代码，直到它认为没有问题为止。

AutoCoder的主要功能包括：

基于DeepSECoder的开源模型

支持安装外部包来处理复杂的编码任务

使用多轮对话数据集进行训练，以提高对编码查询的理解和响应

采用AIEVInstruct方法，将代理交互与外部代码执行验证相结合

优于其他以编码为重点的法学硕士(如MagicCoderOSSInstruct)

结合单元测试来确保代码的准确性和可靠性

AIEVInstruct方法是AutoCoder的一大特色。这种两阶段架构包括教学阶段和自学阶段。在教学阶段，AutoCoder从开源代码片段和GPT-4Turbo等教师模型中学习。在自学阶段，它通过持续的交互和反馈来完善其理解。这种方法确保AutoCoder生成准确可靠的代码，使其在市场上脱颖而出。

开源AI编码助手

与其他最先进的模型相比，AutoCoder的表现令人印象深刻。它的表现优于MagicCoderOSSInstruct，并与LLaMA3、GPT-4OmniUltra和Gemini等行业领导者竞争。AutoCoder的数据集包括169k个数据样本和241轮对话，这使其在编码任务中表现出色。

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安装和使用

AutoCoder的一个主要优势是其易用性。该模型有多种大小可供选择，包括330亿和67亿个参数，可满足各种用户需求。用户可以使用LMStudio在本地安装和运行AutoCoder，使其成为个人开发人员和组织的实用工具。这种安装和使用的灵活性增强了其在不同编码环境中的吸引力和可用性。

基准性能

AutoCoder的基准测试表现证明了其先进的功能。它在编码任务中表现出色，尤其是在HunEval基准测试中，它超越了OpenAI的GPT-4Turbo和GPT-4Omni。这种卓越的性能使AutoCoder成为寻求高级代码解释功能和可靠的开源解决方案来满足其编码需求的开发人员的宝贵资产。

AutoCoder是AI编码助手领域的游戏规则改变者。其先进的功能、独特的训练方法和出色的基准性能使其成为寻求强大开源解决方案的开发人员和组织的首选。凭借其安装外部软件包、生成准确代码以及通过交互和反馈不断学习的能力，AutoCoder将彻底改变我们处理编码任务的方式。作为一种开源模型，它提供了无与伦比的灵活性和可访问性，使其成为任何开发人员工具包的宝贵补充。有关更多信息，请跳转到官方GitHub存储库或从研究论文中阅读有关AI编码助手开发的更多信息。

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