· Хабр

На конференции SQAdays обсудили влияние искусственного интеллекта на разработку

Прошла очередная конференция SQAdays, половина выступлений на которой была посвящена практическому использованию искусственного интеллекта в тестировании и разработке. Участники обсудили трансформацию рабочих процессов, включая вайбкодинг прототипов и изменение роли тестировщиков в новых условиях. В опубликованном отчете собраны ключевые выводы дискуссий и конспекты докладов.

Читать в первоисточнике — Хабр ↗

Ещё в ленте

· Хабр · Продукты

Разработан плагин для интеграции LLM-агента в КОМПАС-3D

Разработчик создал плагин, позволяющий ИИ-агенту на базе LLM работать в САПР КОМПАС-3D. Система способна открывать модели, строить и редактировать детали, управлять сборками и оформлять чертежи. Проект демонстрирует возможности и текущие ограничения применения языковых моделей в инженерном 3D-моделировании.

· Хабр · Бизнес · Безопасность

Сложности интеграции генеративного ИИ в архитектуру корпоративных систем

Внедрение LLM-агентов и генеративного ИИ требует пересмотра классических подходов к архитектуре из-за недетерминированного поведения вероятностных компонентов. Основной сложностью для энтерпрайза остается встраивание таких решений в существующий ландшафт с учетом легаси, требований безопасности и регуляторики. В материале рассматривается практический опыт адаптации процессов проектирования под новые реалии.

· OpenAI · Исследования

OpenAI представила бенчмарк LifeVal для оценки помощи ИИ в повседневных задачах

OpenAI представила LifeVal — новый бенчмарк для измерения того, насколько эффективно искусственный интеллект помогает людям решать повседневные задачи. Тестирование охватывает широкий спектр сценариев, включая поиск услуг по уходу за детьми, управление финансами и работу с государственными документами.

· Хабр · Open source

Основы классического машинного обучения и структура ML-проекта

Опубликована вводная статья из серии материалов по классическому машинному обучению. В ней рассматриваются базовые принципы работы ML, ключевые этапы алгоритмов, типовые задачи и практическая реализация на Python с библиотеками pandas, numpy и scikit-learn.