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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1238 · 15.05

Сделал в компании доклад о применении ИИ в архитектуре, давайте и вам расскажу. Фокус в использовании подхода architecture as code: абсолютно все архитектурные артефакты у нас это тексты. С обычной документацией понятно, это и так некоторый набор текстовых файлов, чаще всего в макрдауне. Для них мы применяем структурный шаблон Arc42 — список из 12 пунктов, по которым нужно распределить информацию о проектируемой системе. Структурный шаблон, во-первых, хорошо известен нейронкам, и они сразу понимают, о чём речь. Во-вторых, можно кинуться в модель бизнес-требованиям и очень быстро создать некий первоначальный набросок, от которого вы дальше уже пляшете, уточняя по пунктам и исправляя ошибки ИИ. Ну и, в-третьих, готовая структура с ящиками, по которым нужно всё раскладывать, это гораздо лучше, чем свалка ADR'ок, как это нередко бывает в компаниях. Со схемами и диаграммами ещё интереснее. Берём инструменты со своими DSL-языками, такие, как Structurizr и PlantUML. Вся схема или диаграмма целиком определяется текстовым файлом. Можно применять Git со всеми его преимуществами. А для нейронок это родная среда: вы, как человек, смотрите на схему глазами, но нейронка работает с её DSL-файлом. Навскидку тут прирост эффективности даже больше, чем в программировании, потому что DSL это просто синтаксис, без смыслового наполнения, человеку его можно вообще не знать. Ты пишешь промпты, а смотришь уже на картинку, сгенерированную схему, и следующим промптом указываешь, где какие правки сделать. Нейронке при этом не приходится думать про потоки, асинхронность, типы данных, она просто правит текст как текст, поскольку у DSL нет поведения. Тут как раз наиболее видна разница между рутинной и интеллектуальной частью работы. Как именно будет выглядеть схема, продумывает архитектор. Если доверить это нейронке, даже мощной, будет полно ошибок, неоптимальностей, неучтённых нюансов среды и так далее. Но вот само по себе написание синтаксиса — имба. #dev@clockstackwheels

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #moss

当前筛选 #moss清除筛选
Amazing Geography 🌍

@amazingeo · Post #479 · 27.11.2025 г., 12:31

🌍 Some tundra ground is insulated by thick layers of moss, keeping the permafrost colder beneath. This natural “blanket” can slow thawing, helping preserve ancient frozen soils. ✨ #tundra⚡#permafrost⚡#moss⚡#geography⚡#nature⚡#earth 👉subscribe Amazing Geography 👉more Channels ​

📣复旦小广播

@fdubc · Post #159 · 21.02.2023 г., 02:39

【国内首个类ChatGPT来了! 最大短板是中文水平】 ChatGPT发布以来,基于指令学习技术的类ChatGPT模型在我国能否开发成功,成为业界关注的一个焦点。今天,记者从 #复旦大学自然语言处理实验室 获悉,国内第一个对话式大型语言模型 #MOSS 已由 #邱锡鹏 教授团队发布至公开平台,邀公众参与内测。 MOSS可执行对话生成、编程、事实问答等一系列任务,打通了让生成式语言模型理解人类意图并具有对话能力的全部技术路径。这条路径的走通,为国内学术界和产业界提供了重要经验,将助力大语言模型的进一步探索和应用。 目前,#MOSS的最大短板是中文水平不够高,主要原因是互联网上中文网页干扰信息如广告很多,清洗难度很大。为此,复旦大学自然语言处理实验室正在加紧推进中文语料的清洗工作,并将清洗后的高质量中文语料用于下一阶段模型训练。科研团队相信,这将有效提升模型的中文对话能力。 MOSS内测网址 https://moss.fastnlp.top 来源:凤凰网微博 http://t.cn/A6C4CgVQ