CodeGeeX不直接执行计算，但可高效生成科学计算代码：一、NumPy向量化矩阵运算；二、SciPy稀疏求解器；三、JAX自动微分与加速；四、SymPy符号-数值混合；五、Dask分布式分块计算。
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如果您希望利用CodeGeeX高效完成科学计算与矩阵运算任务，则需明确其作为代码生成模型的定位——它本身不直接执行计算，但可快速生成符合科学计算规范的Python代码（如基于NumPy、SciPy等库）。以下是实现该目标的具体方法：
一、生成NumPy向量化矩阵运算代码
NumPy提供底层C优化的数组操作，避免Python循环，显著提升矩阵运算效率。CodeGeeX可通过自然语言指令生成高度向量化的代码，减少冗余迭代。
1、在CodeGeeX界面输入提示词：“生成Python代码：创建一个5×5随机矩阵A和一个5×1列向量b，计算Ax=b的最小二乘解x，并验证残差范数。”
2、确认生成代码中包含import numpy as np及np.linalg.lstsq调用，而非手动实现QR分解或梯度下降。
3、检查矩阵初始化是否使用np.random.rand(5, 5)或np.random.normal，避免逐元素赋值循环。
4、运行前确保环境中已安装numpy>=1.21.0，以支持最新广播规则与dtype推断。
二、生成SciPy稀疏矩阵求解器代码
针对大规模稀疏线性系统，直接使用稠密矩阵会导致内存溢出。CodeGeeX可生成调用scipy.sparse模块的代码，自动选用适合问题结构的求解器（如splu、cg或gmres）。
1、输入提示词：“生成Python代码：构建一个10000×10000的对称正定稀疏矩阵（使用scipy.sparse.diags模拟主对角占优），并用共轭梯度法求解Ax=b。”
2、核对生成代码是否含from scipy.sparse import diags, csr_matrix及from scipy.sparse.linalg import cg。
3、确认b向量通过np.random.random(10000)生成，且未转为稠密格式。
4、关键参数需显式设置：cg(..., tol=1e-8, maxiter=1000)，避免依赖默认低精度收敛阈值。
三、生成JAX加速自动微分计算代码
JAX通过即时编译（XLA）和函数式编程范式，支持GPU/TPU加速及高阶导数计算。CodeGeeX可生成符合jax.jit与jax.grad约束的纯函数式代码，规避状态变量导致的编译失败。
1、输入提示词：“生成JAX代码：定义一个接受二维数组输入的标量损失函数f(X)=tr(X^T A X)+||X||_F^2，其中A为固定5×5矩阵；计算∇f在随机X处的值。”
CodeGeeX 2.21.0是智谱AI推出的AI编程助手版本，对Inline Chat功能进行了重大优化，包括UI设计升级、支持流式输出以提升响应速度，并新增“查看思路”按钮以便理解代码原理。同时，该版本在编辑器中新增CodeLens控件，支持一键“解释”代码或“添加注释”。目前该工具对个人开发者免费开放。
2、验证代码是否以import jax.numpy as jnp开头，且所有数组操作使用jnp而非np。
3、确认损失函数被@jax.jit装饰，梯度计算调用jax.grad(loss_func)(X_init)。
4、运行前必须安装jax[cuda]（若用NVIDIA GPU）或jax[tpu]（若用Google TPU），仅装jaxlib无法启用硬件加速。
四、生成SymPy符号计算与数值混合代码
当需兼顾解析推导与数值验证时，CodeGeeX可生成SymPy定义符号表达式、再转换为NumPy可调用函数的混合流程，避免手工代入引发的精度误差或维度错配。
1、输入提示词：“生成Python代码：用SymPy定义符号矩阵M和向量v，计算符号特征多项式；随后代入随机数值矩阵，用NumPy验证其特征值是否满足该多项式。”
2、检查是否含from sympy import Matrix, symbols及from sympy.utilities.lambdify import lambdify。
3、确认特征多项式通过charpoly().as_expr()提取，并使用lambdify((symbols('x')), poly_expr, 'numpy')转为数值函数。
4、数值验证部分应调用np.allclose(np.vectorize(poly_func)(eigvals), np.zeros_like(eigvals), atol=1e-10)，而非简单等号判断。
五、生成Dask分布式矩阵分块计算代码
面对超出单机内存的超大矩阵（如100万×100万），CodeGeeX可生成基于Dask.array的分块调度代码，将运算图提交至本地集群或Kubernetes调度器，实现近似线性扩展。
1、输入提示词：“生成Dask代码：读取磁盘上多个10000×10000的HDF5分块矩阵文件，构造逻辑上的20000×20000矩阵A，计算A.T @ A的前10个奇异值。”
2、确认代码导入from dask.array import from_array及from dask.distributed import Client。
3、检查矩阵加载是否使用da.from_array(h5py.File(...)['dataset'], chunks=(5000, 5000))，明确指定chunk大小。
4、奇异值计算必须调用da.linalg.svd_compressed(A, k=10, n_power_iter=2)，而非scipy.linalg.svd，后者无法处理Dask数组。
