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 1 подобни публикации

Търсене: #speechkit

当前筛选 #speechkit清除筛选
Robot.ltd.co

@robotltdco · Post #256 · 21.08.2025 г., 23:22

Коллеги, друзья и все, кто следит за рождением Адама и Евы! Вчера случилось то, ради чего всё затевалось: я провёл первые полевые испытания зрения Адама в реальном мире, и он в режиме реального времени не просто видел объекты, а описывал их вслух голосом, как настоящий помощник. Вот как это работает сейчас на железе робота: 1. Глаз: Камера на Raspberry Pi захватывает изображение. 2. Зрение (YOLOv11n, 5 МБ): Сверхлёгкая модель детектирует объекты примерно за 1 сек / кадр. 3. Осмысление (YandexGPT): Получившийся список объектов передается в YandexGPT, который формирует лаконичное и понятное описание сцены. 4. Голос (Yandex SpeechKit): Это описание не печатается в терминале, а сразу синтезируется в чистый, человеческий голос и звучит из динамика робота. 🔊 И это не симуляция — это работающий алгоритм на настоящем железе. Что это значит на практике? Я говорил Адаму:«Посмотри вокруг», и через мгновение он отвечал голосом: «Я вижу человека в помещении, монитор, ноутбук и телефон на столе». Это был не заранее заготовленный ответ, а результат живого-анализа обстановки перед ним. Он буквально делился своими мыслями о том, что видит. Почему это прорыв? Потому что мы перешли от сухих технических тестов к реальному взаимодействию. Робот теперь не бездушный детектор объектов, а сущность, которая способна воспринимать мир и коммуницировать на нашем языке — голосом. Впереди бескрайнее поле для экспериментов с поведением и сценариями использования. Спасибо, что вы с нами на этом пути! Это невероятно вдохновляет. #робототехника#ии#искуственныйинтеллект#yolo#raspberrypi#компьютерноезрение#адам#ева#YandexGPT#SpeechKit#голосовойИИ