Mercury Coder：大規模モデルのための拡散ベースのコード生成

はじめに

Mercury Coderは、効率的なコード生成と超ロングコンテキスト処理に特化したInception LabsのAI対話ツールです。高度な拡散技術に基づくMercury Coderは、従来のモデル生成のスピードと品質の限界を打破し、開発者、研究者、企業ユーザーに強力なサポートを提供します。OpenAIをはじめとする、深い技術的背景を持つトップ組織。現在、Mercury Coderのコア機能が試用可能であり、多様なニーズに対応するため、今後さらにモジュールが拡張される予定です。

機能一覧

• 効率的なコード生成複数のプログラミング言語でコードスニペットを素早く生成し、開発効率を向上させます。
• 超ロング・コンテクスト・ダイアローグ長い文章の処理と出力をサポートし、複雑なタスクプランニングに適しています。
• パラレルテキスト生成ディフュージョン・テクニックを活用し、高速かつ高品質なコンテンツを生成。
• エラー訂正と推論内蔵の最適化メカニズムにより、エラー発生の可能性を低減。
• コンテンツの編集調整ユーザーが生成された結果を修正したり、追加したりすることをサポート。
• マルチモーダル・エクステンション将来的には、画像やPDFなど複数のコンテンツ処理に対応する予定です。
• API統合サポート既存のシステムに簡単に組み込むことができるエンタープライズレベルのインターフェースを提供します。

ヘルプの使用

アクセスおよびインストール手順

Mercury Coderはインストール不要で、ウェブアクセスから直接使用できます。API統合が必要な場合は、登録により追加権限をご利用いただけます。

1. ウェブアクセス::
   • ブラウザ（ChromeまたはFirefox推奨）でhttps://chat.inceptionlabs.ai/。
   • ページが読み込まれたら、入力ボックスに直接入力する。
   • 追加のソフトウェア・サポートは不要で、短期間でのスタートアップに適している。
2. 登録とログイン(オプション）：
   • 右上の "Sign Up "または "Login "をクリックしてください。
   • Eメールとパスワードを入力して登録を完了するか、既存のアカウントでログインしてください。
   • ログインしてAPI機能を利用したり、利用履歴を保存したりできます。
3. API設定(開発者／ビジネスユーザー）：
   • ログインし、"API Access "ページに移動します。
   • Generate API Key "をクリックしてキーを取得する。
   • 公式文書によると、このキーはローカル通話を可能にするためにコードに埋め込まれている。
   • さらなるサポートについては、可邮件联系sales@inceptionlabs.ai。

主な機能 操作ガイド

1.効率的なコード生成

• 手続き::
  1. 入力ボックスに、「Pythonでファイルバッチリネームスクリプトを書く」のようなコード要件を入力してください。
  2. 送信ボタンをクリックすると、数秒で完全なコードが表示されます。
  3. それをエディタ(PyCharmなど)にコピーして実行するか、必要に応じて調整してください。
• ヒントとコツ::
  • 例えば「Javaでソートアルゴリズムを書け」というように、言語と機能を明確にする。
  • コメントが必要な場合は、「詳細なコメント付き」の要件を追加する。
• ハイライト::
  • 高速生成、多言語サポート、1回の出力で最大数百行のコード。

2.超ロング・コンテクスト・ダイアローグ

• 手続き::
  1. AIの倫理について3,000語のレポートを書く」など、長いタスクを入力する。
  2. 送信をクリックし、システムが完全なコンテンツを生成するのを待つ。
  3. 出力を確認すると、このページは全文を見るためのスクロールをサポートしている。
• ヒントとコツ::
  • 5段落、各500語」など、具体的な構成要件を入力する。
  • 何度も追求し、細部を洗練させることができる。
• ハイライト::
  • 何千語もの文脈を扱っても、論理的な一貫性を保つ。

3.パラレルテキストの生成と編集

• 手続き::
  1. 製品仕様書を作成する」などの初期要件を入力します。
  2. 作成後、調整が必要な場合は「3段落目に詳細を追加」と入力する。
  3. システムは指定されたセクションを自動的に更新する。
• ヒントとコツ::
  • 正確な調整を行うには、"追加 "または "修正 "コマンドを使用します。
  • 例えば、「Markdown形式を生成する」など。
• ハイライト::
  • 拡散技術はマルチスレッド生成をサポートし、従来のモデルよりも効率的である。

4.エラー訂正と推論

• 手続き::
  1. 機械学習とディープラーニングのメリットとデメリットを比較する」といった複雑な問題を入力する。
  2. 答えを確認し、疑問があれば「この結論は間違っていますか？
  3. システムは出力を再チェックし、最適化する。
• ヒントとコツ::
  • より詳細な推論のためのステップバイステップの質問。
  • 詳細分析」を使って、詳細な回答を導く。
• ハイライト::
  • 錯覚」現象を抑える自己修正メカニズム。

ほら

• ネットワークの安定性中断が発生しないよう、スムーズな接続を確保すること。
• 入力の明確さファジーな指示は満足のいく結果をもたらさないかもしれないので、要件を絞り込むことをお勧めします。
• フィードバック・チャンネル: サイトの機能を改善する必要がある場合は、「フィードバック」ページからご意見をお寄せください。

適用シナリオの例

• 開発者コードを生成し、スクリプトをデバッグし、コメントを書く。
• 学生／研究者論文の執筆と文献の整理
• コーポレートチームドキュメント生成を自動化し、ワークフローを最適化します。

Mercury Coderのインターフェースはシンプルで直感的なため、ユーザーは要件を入力するだけですぐに結果を得ることができます。コード生成であれ、長い会話であれ、その効率性と正確性は生産性を大幅に向上させます。