一款国产编程神器，秒杀了微软GitHub Copilot。
有多快？
比GitHub Copilot快两倍的同时，准确度还提高了约20%。
不仅如此，在做到“快”、“准”的情况下，功能上也是比较全面，包括：
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。
划重点：支持80种语言，且完，全，免，费！
目前，Fitten Code已经成为VSCode插件市场趋势榜第一名！
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。
那么接下来，我们就来一同看下Fitten Code的实测效果。
比GitHub Copilot更快更准
首先，我们还是将Fitten Code与GitHub Copilot放置在一起，在速度方面来个同台竞技。
同样是面对“编写ResNet模型”这个任务，速度上的差距可谓是肉眼可见——Fitten Code平均延迟只有300ms，而GitHub Copilot首次延迟长达足足5秒。
不仅如此，在生成的代码结果质量上也有较大的差距。
Fitten Code生成了ResNet的完整代码，而且还是可以交互式补全的那种；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。
低延迟固然是编程助手重要的一面，但准确率可以说是更可贵。
而从HumanEval测试集中的结果来看，Fitten Code做到了“鱼和熊掌兼得”：
Fitten Code的Pass@1准确率达到了60.1%，相较Copilot的49.5%增长显著。
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实现长上升子序列的算法，要求时间复杂度为O(nlogn)。
从结果中可以看到，Fitten Code很准确的完成了这个复杂任务。
我们再来看下GitHub Copilot这边，就仅能实现O(n^2)的非优算法了。
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，大幅提升补全效率。
因此，在几轮“交锋”下来之后，不难发现Fitten Code在相应速度、代码补全量和准确率上，均完胜GitHub Copilot。
更多功能展示
正如我们刚才提到的，Fitten Code目前支持80多种编程语言，包括：
Python、Javascript、Typescript、Java、C、C++、Kotlin、PHP、Ruby等，且支持Visual Studio Code。
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。
自动代码补全
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。
自然语言生成代码
Fitten Code可以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（#）或者对话描述代码需要实现的功能，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。
自动添加注释
对于写注释这事，有了Fitten Code之后就可以和手动说拜拜了。
它能够根据代码自动生成相关注释，通过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，例如可以根据所选代码进行智能bug查找。
它还拥有自动生成单元测试的功能，可以根据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。
总而言之，这款国产编程神器，从各个方面就是主打的让编程更加高效。
如何使用？
Fitten Code不仅免费、功能全，它的安装方式也是极其的简单。
以Visual Studio Code为例，在扩展页面中搜索“Fitten Code”：
然后点击“安装”：
后注册登录一下就可以用啦~
超级的简单，有木有！
除此以外，Fitten Code还支持IntelliJ IDEA、PyCharm等JetBrains系列IDE。
关于团队
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、系统设计、硬件架构等多学科交叉的顶尖团队。
这样一款免费好用的国产编程神器，你，心动了吗？
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