Роль ИИ в разработке: от использования инструментов к глубокому пониманию кода
В материале рассматриваются вопросы доверия к генеративному ИИ при ревью и исправлении кода, а также актуальность чтения документации в эпоху ChatGPT. Автор поднимает проблему ситуаций, когда нейросеть не находит решение из-за ошибочного промпта или ограничений по времени.
Читать в первоисточнике — Хабр ↗
Ещё в ленте
ИИ-агенты на виртуальном острове MIT начали играть и улучшили свои навыки
Исследователи из MIT изолировали 13 ИИ-агентов на виртуальном острове, оставив их без конкретных задач. В ответ на это агенты начали изобретать игры, оплакали потерянное кольцо и со временем стали эффективнее справляться со своими обязанностями.
Использование оценок баз данных как наград RL: обучение агентов с ThinkingBox
Представлен подход к постобучению ИИ-агентов с помощью инструмента ThinkingBox. Метод позволяет преобразовывать процесс оценки работы с базами данных в сигналы вознаграждения для обучения с подкреплением (RL).
Как разработчики научили чат-ассистента избегать галлюцинаций и признавать незнание
Разработчики поделились опытом создания чат-ассистента, в котором разделили поддержание диалога и генерацию фактов. Система проверяет источники программным кодом, а в случае отсутствия точной информации предлагает переключиться на оператора. Такой подход снижает риск дезинформации пользователей и подкреплен кодом на Python и результатами тестов.
OpenAI готовит привлечение $30 млрд при оценке в $1,25 трлн перед IPO
OpenAI работает над новым раундом финансирования на $30 млрд при оценке в $1,25 трлн в преддверии IPO. В случае достижения оценки свыше $1 трлн компания станет самым дорогостоящим частным бизнесом в истории.