【新智元导读】短短3天时间，字节技术副总裁就借助AI原生IDE——TRAE，打造并开源了一款英语学习应用「积流成江」。其中，约85%代码都是通过自然语言生成的。
洪定坤说他已经有一段时间没在一线写代码，「自己有点生锈」，但是在TRAE的帮助下，开发这个完成度相当高的英语学习应用，仅仅用了3天。
点击开始复习，就可以就可以进入学习界面，学习界面中有诸多功能帮助你巩固单词，比如补全单词和选择单词对应的中文释义。
使用起来，积流成江最舒服的一点是，通过将大模型的能力引入学习英语的工作流以后，大家可以按照自己的兴趣来自定义学习文本，学习动力大大地增强。
比如我想学习显卡相关的知识，就可以让积流成江先用英语生成显卡相关的文本，看着满屏幕的RTX 4090，确实极大的增强了我的学习动力。
这让AI Coding真正有了落地的可能，并且极有可能带来编程领域的范式革命——就像洪定坤一样，用自然语言完成一个真实的、可用的工程项目。
首先，TRAE有两个基础功能「代码补全」和「局部代码生成」，能在写代码的过程中，根据上下文自动推测和补全代码，助力编程效率的提升。
在上一次互联网数字革命中，编程语言作为计算机历史上的伟大发明，用简洁、优雅的语法和语义规则，定义清晰明确的指令，让计算机完成各种任务。
而且，不管技术如何发展，字节都相信，代码仍然是未来最重要，或者说唯一的，能够让计算机完成各类复杂任务的工具和手段。
Coding作为一种高度结构化、逻辑严密的任务，对模型理解复杂的语义结构、逻辑推理、算法设计和精确表达都有很高的要求，能很好地助力模型智能上限的探索。
因此，帮助更多人掌握代码做更多复杂的任务、提升专业工程师工作效率和助力模型追求更好的智能上限，是洪定坤和他的团队决定认真做AI Coding这个事情的原因。
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📸 叶云长记者 张立伟 摄
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📸 马利民记者 于彦 摄
🌶 根据设计，Muon 仅适用于 2D 参数（对于卷积滤波器则需展平处理），因此网络中的其余标量和向量参数仍需使用标准优化方法（如 AdamW）。实验发现，输入层和输出层参数即使属于 2D 结构，也需使用 AdamW 优化，这对性能至关重要。具体而言，在训练 Transformer 模型时，词嵌入层（embedding）和最终的分类器头（classifier head）应使用 AdamW 才能达到最佳效果。做aj的小视频大全
