Cody for VS Code 1.96.0版本发布:智能编程助手迎来多项功能升级
Cody是由Sourcegraph开发的AI编程助手,旨在为开发者提供智能代码补全、代码解释和编程问题解答等功能。作为VS Code扩展,Cody能够深度理解代码上下文,帮助开发者提高编码效率。最新发布的1.96.0版本带来了多项重要改进,特别是在聊天功能、自动补全和性能优化方面。
聊天功能全面升级
1.96.0版本对Cody的聊天体验进行了显著优化。新版本改进了服务器管理机制,使得工具状态管理更加可靠。开发者现在可以更流畅地与Cody进行对话,特别是在处理复杂代码问题时,系统能够更好地维护对话上下文。
一个值得注意的改进是聊天会话保存机制的优化。现在系统会等待LLM(大型语言模型)完全响应后才保存会话,这解决了之前版本中可能出现的会话丢失问题。对于使用内部测试版的开发者,还新增了按相关性排序提示的功能,使得常用命令更容易被找到。
增强的自动补全能力
本次更新特别强化了自动补全功能,新增了对gpt-4.1-mini模型的支持。这个轻量级模型在保持高质量补全建议的同时,响应速度更快,特别适合需要快速反馈的开发场景。
技术团队还优化了自动补全的停止原因处理逻辑,使得代码建议更加精准。当开发者开始输入时,系统能更智能地判断何时应该停止提供建议,避免生成不相关或冗余的代码片段。
开发者体验优化
1.96.0版本移除了Deep Cody的速率限制,这意味着开发者可以更自由地使用高级功能而不用担心被限制。同时,团队简化了用户文档结构,用快速入门指南取代了冗长的walkthrough,降低了新用户的上手难度。
在界面设计上,调整了MCP设置按钮的位置,使其更加符合用户直觉。对于使用Rider/Windows环境的开发者,新增了Ctrl+C功能的支持,提高了跨平台一致性。
稳定性与性能提升
技术团队修复了多个影响稳定性的问题,包括提示在编辑器中的水合问题、模型选择重复问题等。特别值得关注的是修复了cody_settings.json中客户端临时设置的处理问题,确保配置变更能够正确保存和应用。
性能方面,优化了Safari浏览器的兼容性,移除了不必要的依赖项,使得整个扩展运行更加轻量高效。还改进了对无标题文档的分析日志记录,为后续的性能优化提供了更好的数据支持。
总结
Cody for VS Code 1.96.0版本通过多项功能增强和问题修复,进一步巩固了其作为智能编程助手的地位。从聊天交互的改进到自动补全的增强,再到整体性能的优化,这个版本为开发者提供了更加流畅、高效的编码体验。这些改进不仅提升了工具的实用性,也展现了Sourcegraph团队对开发者需求的理解和快速响应能力。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00