4月9日，aiXcoder宣布其7B模型Base版本正式开源。
就在过去一周，aiXcoder-7B用于软件源代码托管服务平台GitHub上的Stars数量已超过2k。
这是什么概念？ GitHub 托管着地球上最多的开源项目。
注册用户会对优秀的项目加星，类似于朋友圈点赞。
Star越多，该项目越受欢迎，潜力也越大。
目前，GitHub 托管至少 10,000 个开源代码库。
据公开资料显示，Star的人数大于0.1%。
同时跻身HuggingFace趋势榜TOP30，吸引了全球开发者的关注。
aiXcoder-7B大型代码模型一经开源，很快就引起了开发者的热潮。
在 GitHub 上，除了“现象”、“精彩”等赞誉之外，开发者们也在提出一系列问题——“如何在本地部署 aiXcoder-7B，以便在生产环境中使用？” “我的机器配置很一般，有没有适合小内存设备的部署方案？”“能透露一下aiXcoder的训练数据和关键技术吗，这个模型怎么能这么强大？”……这些问题和需求都体现了发展的厚望。
对于aiXcoder团队来说，能够及时响应一线需求无疑是最有价值的礼物。
毕竟，与开发者“零距离”融合，倾听痛点和诉求，才是大模型持续演进、更好迭代的根本。
同时，aiXcoder-7B为开发者提供了丰富的二次创作空间，最大化的开放性和自由度。
项目上线以来，已有不少开发者在本地成功部署了模型，并在各种社交渠道分享部署经验和创意成果，帮助其他人快速上手。
有开发者将aiXcoder-7B模型制作成不同的GGUF格式文件，以适应多种硬件设备的需求。
不仅如此，aiXcoder-7B还吸引了一批“自来水”开发者自发在社交媒体上发帖带货。
AI科技博主World of AI盛赞“这是一部伟大的作品！”在他的 YouTube 视频中。
何博主毫不犹豫地使用了赞美之词——“无与伦比的效率”、“同类产品黯然失色”、“前所未有的高度”等。
是什么让 aiXcoder-7B 如此受欢迎？虽然这只是一个 7B 模型，但 aiXcoder-7B 在 HumanEval、MBPP 和 MultiPL-E 等主流代码生成评估集上都表现出了最好的成绩，甚至超过了之前性能最好的某款 34B 模型，凸显了其出色的代码生成能力和完成能力。
内功外功尽显，强大的实力完全征服了开发商aiXcoder-7B。
绝不是“身体小，能量大”那么简单。
这款大码模型在关键技术指标上也展现出了非凡的实力。
首先，训练数据规模惊人——1.2T规模的高质量代码语料库。
如此大的训练集保证了模型能够学习丰富的编程知识和代码模式。
这些训练数据并不是简单拼凑而成，而是经过了精心构建的过程。
团队对数十种主流编程语言的语料进行语法分析，筛选出100个常见bug和1000个代码缺陷。
在主流编程语言评测中已经达到了百亿参数的性能天花板。
其次，aiXcoder在预训练方法上寻求创新和变革。
过去简单的序列预训练很难有效捕捉代码的结构特征，而代码结构信息对于生成的质量至关重要。
为此，aiXcoder团队进行了大胆的尝试，将代码的抽象语法树结构融入到预训练过程中。
这一创新极大地提高了模型理解代码语义和逻辑的能力，从而保证了高质量代码的生成。
有了扎实的“内功”基础，aiXcoder-7B当然也展现出令人印象深刻的“外功”效果。
无论是高效便捷的一键代码生成服务，还是在保证完整性的情况下结合长上下文和跨文件补全，都给开发者带来了全新的AI编程体验。
随着程序员思维的跳跃，一行行代码要么主动生成，要么灵活完成，就像在屏幕上跳跃、跳舞一样，将编程变成了人机协作的艺术。
整个过程如此自然流畅，让人怀疑人工智能是否已经有了灵魂。
诚然，这只是一种幻想，而 aiXcoder 团队显然正在朝这个方向不懈努力。
北京大学aiXcoder团队，软件先驱者打造的杰作。
aiXcoder团队来自北京大学软件工程研究所。
他们不仅是全球第一个利用深度学习技术进行程序代码处理的团队，也是第一个推出基于深度学习的编程产品的团队。
他们从一开始就抓住并专注于大代码模型的前沿赛道。
团队长期专注于软件工程、系统软件、程序理解、程序生成、深度学习、可信人工智能等前沿领域。
已在国内外多个顶级会议和期刊上发表相关论文十几篇，其中不少被国际同行视为“第一”。
从学术界最前沿的理论研究到广泛应用部署的商业实践，aiXcoder致力于将前沿的人工智能技术应用于软件工程，专注于大代码模型的企业个性化实现技术，帮助企业实现智能化发展，为未来业务奠定坚实的实施基础。
如今，这家科技先锋已冲破重围，续写人工智能与软件工程跨界融合的传奇。
级的实现能力使得aiXcoder在企业级应用场景中不逊色，私有部署是企业客户面临的常见问题。
优化和架构调整，全面提升模型在私有环境下的性能。
通过其优化方案，企业可以利用现有计算资源在内网环境中部署大规模模型，无需购买高端GPU等特殊硬件，实现与公有云相同的响应速度。
个性化培训是另一个行业痛点。
传统的微调方法不仅成本高昂，而且结果往往不理想。
aiXcoder拥有业界领先的个性化训练技术。
核心方法一方面是构建企业特有的数据集和评估集。
数据集建设根据企业代码特点和员工编程习惯，专门进行代码及相关文档的数据预处理；评估集 集合的构建以真实的开发场景为准则，模拟评估模型在实际应用中的预期效果。
另一方面，我们将企业代码的内部因素与企业计算资源的外部因素相结合，充分考虑不同企业的计算资源量和代码量，为他们提供灵活的个性化培训和优化方案，最大限度地提高独家大代码模型的早期训练效果和后续应用效果。
在传统行业数字化转型的重重考验下，aiXcoder代码大模型技术日益得到锤炼，并不断优化和完善。
多年来的技术积累、产品驱动等一系列企业私有部署应用经验，为aiXcoder的市场推广奠定了坚实的基础。
软件自动化未来值得期待。
如果说蒸汽机和发电机是将人类从体力劳动中解放出来的历史性变革，那么aiXcoder就是最适合开发者在软件开发领域创造“新生产力”的工具。
长期以来，编程一直是一项高度智力密集的工作。
开发者需要用有限的时间和精力不断切换上下文、查阅文档、思考算法，将这一切变成无数行晦涩难懂的代码。
即使是最优秀的程序员，生产力的提高也早已达到顶峰。
aiXcoder-7B大代码模型的出现，让这一极限成为了新的跳板，让开发者能够将更多的精力投入到设计和创新的核心方面。
可以预见，这将带来软件开发流程的根本性重塑和生产力的几何级提升。
凯文·凯利在2018年的最新演讲中预测：“你暂时不会被AI取代，但你会被更擅长使用AI的人取代。
”对于公司和行业来说也是如此。