· Хабр

Как внедрение инструментов искусственного интеллекта меняет процесс программирования

Современные ИИ-инструменты вышли за рамки автодополнения кода и теперь могут анализировать проекты, писать модули и генерировать тесты. В результате разработчик перестает быть единственным автором кода, формулируя задачи естественным языком вместо ручного написания компонентов.

Читать в первоисточнике — Хабр ↗

Ещё в ленте

· Хабр · Модели · Исследования · Безопасность

Проведен краш-тест 27 языковых моделей в реальных бизнес-сценариях

Автор провел сравнительное тестирование 27 актуальных LLM для оценки их применимости в продакшен-пайплайнах и B2B-контурах. Нейросети проверялись на корректность генерации JSON, устойчивость к косвенным промпт-инъекциям, галлюцинации, а также на скорость и стоимость работы. Тест ориентирован на выявление практических ограничений моделей при работе с грязными данными вместо синтетических бенчмарков.

· Хабр · Open source · Исследования

Как устроен ReAct-агент: модель, инструменты и управляющий цикл

Материал подробно рассматривает внутреннее устройство ReAct-агента, включая выбор действий моделью и передачу результатов вызова инструментов в следующие запросы. В статье представлены схемы обмена данными и реализация управляющего цикла на Python без использования сторонних агентных фреймворков. Исходный код демонстрационного проекта опубликован на GitHub.

· Хабр · Модели · Open source

Локальная двухпроходная расшифровка созвонов с помощью T-one и GigaAM

Разработчик собрал систему локальной расшифровки встреч, где модель T-one создает субтитры в реальном времени, а GigaAM переписывает текст начисто после созвона. В тестах на записях длительностью 2 часа 21 минута чистовик исправил 11,9% слов черновика и показал качество на уровне Deepgram. Автор опубликовал схему решения, расчеты затрат и ссылки на репозиторий.