本文介绍了开源编程大模型CodeQwen1.5的特点和优势，以及如何在VSCode中使用它进行编程辅助。CodeQwen1.5具有强大的代码生成能力、长序列建模能力、代码修改能力和SQL能力，支持92种编程语言。通过使用CodeQwen1.5，开发人员可以自动生成代码、优化代码、生成测试用例和代码文档，提高编程效率。文章还介绍了获取和部署CodeQwen1.5模型的方法，并推荐了在VSCode中使用CodeQwen1.5的插件Twinny。该插件提供了丰富的功能，包括代码补全、代码生成、代码优化、代码测试和代码文档生成。最后，文章总结了CodeQwen1.5作为一个开源、透明、可访问、协作、道德规范和灵活的编程助手的优势。

本文综合评估了ChatGPT的代码生成能力，发现其在制作简洁高效、具有高级结构的代码方面具有优势，并在数据分析任务中表现出强项。然而，在视觉图形方面存在局限性。机器学习模型可以有效地区分ChatGPT和人类代码，准确率高达88%。通过量化指标和定性分析深入探讨了ChatGPT的代码生成能力和局限性，为基于人工智能的编程助手提供了宝贵的见解。

华为云、中国科学院和北京大学的研究者联合带来了更强大的代码大模型PanGu-Coder2，提出了一种高效且通用的方法来激发大规模预训练模型的代码生成能力。PanGu-Coder2在多个评测数据集上取得了最好的效果。该模型即将上线基于PanGu-Coder2的百亿级代码生成服务，为用户提供更全面的语言支持、更智能的代码生成、更准确的补全建议。PanGu-Coder2的综合代码生成能力处于业界第一梯队，性能优于其他大模型。