在激烈的人工智能领域，Meta发布了Code Llama，一个用于生成和解释代码的机器学习系统，旨在引起轰动。该公司以开源的方式共享这一创新，进一步推动人工智能领域的发展。
Meta，以其创新和开放的方法，早前发布了一系列用于生成文本、翻译语言和创建音频的人工智能模型。如今，他们将这一努力延伸至代码领域，通过开源Code Llama来生成各种编程语言的代码，包括Python、C++、Java、PHP、TypeScript、C#和Bash等。
Code Llama类似于一些著名的开源人工智能代码生成器，如GitHub Copilot和Amazon CodeWhisperer等。它基于Llama 2文本生成模型，针对特定的自然语言（尤其是英语），可以生成并解释代码。
Solana生态现金流协议Zebec宣布通过Wormhole扩展至BNB Chain:9月27日消息，Solana生态现金流协议Zebec宣布通过Wormhole扩展至BNB Chain，跨链扩展正在开发和测试。未来Zebec用户将能够在交易中使用来自 BNB Chain 的代币。
据悉，Zebec作为Solana上可编程的多签资管和流式支付协议，支持以实时和连续支付的方式发送资金，可用于工资单、投资等场景，旨在帮助人们以流支付形式获取报酬、购买产品及服务。此前8月份Zebec以10亿美元估值完成850万美元融资，Circle Ventures等参投。[2022/9/27 22:33:29]
在Meta与TechCrunch分享的博客文章中，他们表示：“在Meta，我们坚信人工智能模型，尤其是用于编码的大型语言模型，从开放的方法中受益最多。公开的、针对代码的模型可以推动新技术的发展，从而改善人们的生活。通过发布Code Llama等代码模型，整个社区可以评估其能力、识别问题并修复漏洞。”
微型现金流投资应用程序Amasa与Animoca Brands达成合作关系:3月21日消息，微型现金流投资应用程序Amasa宣布与Animoca Brands达成合作关系。双方的合作将使用户在P2E中的汇总、跟踪和投资收入环节实现无缝衔接，同时增加Web3的盈利潜力。[2022/3/21 14:09:17]
Code Llama有多个版本，包括专为Python优化的版本和经过微调以理解指令的版本。这些模型使用了来自网络公开资源的数据集进行训练，着重于包含代码的数据子集。模型的大小从70亿个参数到340亿个参数不等，使用5000亿个代码标记进行训练。其中，Python特定的版本在1000亿个Python代码标记上进行了微调，指令理解版本使用人类注释者的反馈进行微调，以生成“有用”且“安全”的问题答案。
Messari：以太坊在2021年获得超100亿美元的现金流:2月28日消息，据区块链分析公司Messari最新研究显示，在过去一段时间里，加密货币曾被人们怀疑，主流加密货币经历了足够多的市场波动，比特币、以太坊和其他加密货币也被置于风险范围的「高位」，但现在情况出现了变化，加密货币已稳定进入全球金融大联盟。
2021年，以太坊网络获得了超过100亿美元的现金流，与许多大型跨国公司现金流规模相当。虽然比特币和以太坊可能会波动，但它们并不像大多数人认为的那样属于风险最高的细分市场。[2022/2/28 10:19:20]
代码生成工具在程序员和非程序员中都可能产生巨大的吸引力。例如，GitHub声称有超过400个组织正在使用Copilot，这使得开发人员的编码速度比以前提高了55%。Stack Overflow的调查也显示，70%的人已经在使用或计划使用人工智能编码工具，以提高生产力和学习速度。
声音 | Quantum Economics创始人：全球央行提供的部分新鲜现金流动性已进入比特币市场:据Newsbtc消息，Quantum Economics的创始人马蒂·格林斯潘（Mati Greenspan）表示，全球央行提供的部分新鲜现金流动性已经进入了比特币市场。格林斯潘指出，中央银行正在向市场提供“低利率的自由资金”，以保护其免受潜在的地缘和宏观经济冲突的影响。这是为何尽管冠状病爆发具有相关风险，但股票却在上涨。但是，一些投资者将资金引导至比特币，因此也帮助了比特币以及其他加密货币市场。[2020/2/11]
然而，与所有形式的生成人工智能一样，编码工具可能会带来新的风险。研究表明，使用人工智能工具的工程师更有可能在其应用程序中引入安全漏洞。此外，一些代码生成模型可能会在受版权保护或受限制的许可下进行训练，可能引发知识产权问题。还有黑客试图将开源代码生成器用于编写恶意代码的风险。
Code Llama已经在Meta内部进行了红队部署，但尽管如此，它仍然可能会在一些情况下产生不准确或令人反感的响应。Meta坦承，Code Llama在某些情况下可能会出错，因此在将其部署到应用程序中之前，开发人员需要对其进行安全测试和调整。
虽然存在风险，但Meta对于Code Llama的部署设置了相对宽松的限制。开发人员只需同意不将模型用于恶意目的，并且在将其部署在超过7亿月活跃用户的平台上时，需要申请许可证。
Code Llama的开源发布旨在为各领域的软件工程师提供支持，包括研究、工业、开源项目、非政府组织和企业。Meta希望这一举措能够激发其他人利用Llama 2创建新的创新工具，为研究和商业产品开发提供更多的支持。
总的来说，Meta的Code Llama代表了人工智能领域的一项重要进展，将代码生成的能力推向了一个新的高度。尽管存在一些潜在的风险和挑战，但随着技术的不断发展，我们可以期待看到更多创新和解决方案的出现，以更好地满足开发人员和用户的需求。
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