С момента своего появления и по сей день подход Test-Driven Development (TDD) вызывает оживленные дискуссии в сообществе разработчиков, и до сих пор нет единого мнения о ее эффективности.
Но что будет, если совместить TDD и AI-генерацию кода? В статье я покажу:
Как соединить TDD и AI;
Как AI-driven TDD улучшает процесс разработки;
Как TDD влияет на качество сгенерированного AI кода.
Прошло около полугода после последней моей статьи о перспективах развития больших языковых моделей. Чтобы не утомлять долгим чтением, её краткое резюме:
Критика современных больших языковых моделей (БЯМ): они статичны, неэффективны в вычислениях и обучении, что ведет индустрию к технологическому тупику. Главные проблемы связаны с экспоненциальным ростом вычислительных мощностей, дефицитом качественных данных и ограничениями архитектуры.
Итак, можно подвести некоторые итоги, что же мы увидели за прошедшее время.
В 2024 году большие языковые модели (LLM) кардинально изменили многие сферы, включая кибербезопасность. LLM научились не только помогать в поиске уязвимостей, но и предлагать их исправления. От симуляции атак и анализа уязвимостей до создания правил детектирования — LLM постепенно становятся незаменимым инструментом для разработчиков и специалистов по безопасной разработке.
Меня зовут Денис Макрушин, и в Yandex Infrastructure в команде SourceCraftЧитать полностью »
В последнее время я много занимаюсь вопросами внедрения ИИ-ассистентов для написания кода на основе в процессы разработки ПО. По разным данным, code assistant'ы позволяют ускорить процесс написания кода до 25% (источник)Читать полностью »
Возникла как-то идея проверить, смогут ли языковые модели общаться между собой так, что люди их уже перестанут понимать. Помню, были исследования, когда их просили сжать текст и они сжимали его во что-то совершенно нечитаемое, но потом почти полноценно расшифровывали. Однако, пока остановился на более простом варианте.
Сегодня it-сообщество предлагает большое количество любопытных инструментов для создания RAG-систем. Среди них особенно выделяются два фреймворка — LangChain и LlamaIndex. Как понять, какой из них подходит лучше для вашего проекта? Давайте разбираться вместе!
Меня зовут София, я сотрудница компании Raft, работаю на стыке backend и ML. Сегодня мы затронем сразу несколько вопросов. План таков:
Обсудим, что такое RAG и зачем он нужен;
Рассмотрим side-by-side, как написать простую реализацию чат-бота на основе RAG с помощью каждого из фреймворков (LangChain и LlamaIndex);
Языковые нейросетевые модели как только не тестировали: от решения олимпиадных задач до создания шедевров мировой литературы. У нас же родилась идея протестировать их на более прикладном уровне. А именно, сможет ли нейросеть играть по правилам в настольную игру, которая сложнее, чем крестики-нолики, и заодно посмотреть, как поведет себя в работе с LLM связка из четырех видеокарт Radeon RX 7900 XTX с 24 гигабайтами видеопамяти.
Привет, на связи Юлия Рогозина, аналитик бизнес-процессов Шерпа Роботикс. Сегодня я перевела для вас статью, тема которой касается именно использования Large Language Models (LLM) как части вашего продукта, а не использования ИИ как инструмента в процессе разработки (например, таких инструментов, как Cursor или Zed AI).
