TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1133 · 14.08

Программисты пока могут не бояться ИИ. В Росатоме работать с ИИ-агентами было нельзя, а вот тут в 2ГИС это даже поощряется, и компания сама оплачивает нужные доступы и лицензии. Практически любые модели на выбор, чаты, Copilot и так далее. Поэтому я попробовал выполнять прям настоящую энтерпрайзную работу при поддержке ИИ, и вот что скажу. Во всех рекламах нейросеток говорят о том, как вам эта сетка позволит создать программу по текстовому описанию без разработчиков. Пожалуй, если создавать программу с нуля и аккуратно итеративно описывать требования, это может сработать. Только дело в том, что в реальной разработке мало работы по созданию с нуля и много работы по внедрению фич и исправлению ошибок. А для этого ИИ-агенту нужно, кроме умения хорошо кодить, ещё и знать (и понимать!) предметную область. И тут начинаются проблемы. Во-первых, в большинстве компаний предметная область нигде целиком не формализована в виде какого-то текста, который можно было бы передать в контекст. Я бы сказал, что единственный более-менее полный документ, описывающий предметную область программы — исходный код этой программы. И хорошо, если она сделана по какому-нибудь DDD, а если там хаотичные процедуры с высоким зацеплением? Во-вторых, и это более важно, мы используем свои человеческие навыки и опыт жизни в окружающем мире, чтобы правильно понимать предметную область. Нужно именно что пожить в мире, чтобы понимать, как пить из пресловутого перевёрнутого стакана. И пока моделькам не получается передать всё многообразие человеческого опыта, люди в относительной безопасности. Ну, кроме тех, чья работа это просто кодить без обдумывания. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #feedit

当前筛选 #feedit清除筛选
ALL About RSS

@AboutRss · Post #876 · 19.11.2020 г., 01:00

FeedIt trainable RSS reader 登陆 iOS APP Store 频道提及过的机器学习型 #RSS阅读器#FeedIt 在其安卓版和线上版后发布了 #iOS 版: https://apps.apple.com/us/app/feedit-rss-reader/id1538541609 发现于 https://twitter.com/RSSCircus/status/1328955086152806401

ALL About RSS

@AboutRss · Post #840 · 13.10.2020 г., 01:00

FeedIt :利用机器学习进行文章喜好排序的在线 #RSS阅读器 还记得在 Reddit 上看到个贴,说 Ta 唯一不喜欢 RSS 订阅的一点是:阅读器把所有文章一视同仁,不能告诉 Ta 哪个重要、哪个不重要。回帖里自然有人教育道:RSS 订阅的特色就是没有谁帮你决定哪个重要、哪个不重要。 当然,该帖里也提到,除了关键词过滤或给 Feeds 按重要程度分组外,有几家阅读器可以给文章打分,并以分数改变其排序。比如 #TTRSS 的 Scoring 。 现在,更 fancy 的来了。 #FeedIt 让你可以通过给文章以及文章关键词打“赞”和“踩”来用机器学习训练阅读器对你喜好的把握;一段时日之后,就可以让阅读器按你的喜好来给文章排序了。对于那些订阅很多 Feeds 的玩家,说不定也是条路。 官网在此,自带 #Android App : https://feedit.sk/ 发现于 Reddit 。到底是高大上还是本末倒置,欢迎留言讨论。