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 2 подобни публикации

Търсене: #phi

当前筛选 #phi清除筛选
科技&趣闻&杂记

@kejiqu · Post #3318 · 01.05.2025 г., 08:14

微软发布 Phi-4 系列小语言 AI 推理模型,AIME 2025 跑分超满血版 Deepseek R1 微软发布了Phi-4-reasoning系列推理模型,该系列包括Phi-4-reasoning、Phi-4-reasoning-plus和Phi-4-mini-reasoning三款模型。Phi-4-reasoning模型拥有140亿参数,通过监督微调Phi-4并结合OpenAI o3-mini的高质量推理演示数据训练而成,专为复杂推理任务设计。Phi-4-reasoning-plus版本通过强化学习提升性能。Phi-4-mini-reasoning是一款基于Transformer的紧凑型语言模型,专为计算资源有限的环境设计。该系列模型在数学推理和代理型应用中表现出色,在多项数学基准测试中,性能超越OpenThinker-7B等模型,部分测试接近OpenAI o1-mini水平。IT之家 | Microsoft 🏷#Phi#reasoning#模型#推理 📢频道👥群组📝投稿

耕读频道

@iGengdu · Post #440 · 03.08.2024 г., 12:17

#AI#Github Models #微软#免费体验#Llama 3.1 #Mistral Large 2 #Phi-3 #GPT-4o #GPT-4o mini 分享我的一篇博文:微软Github发布Github Models,为用户免费提供AI大模型体验场所 更多AI资源,请访问智汇AI网(SumeAI):https://www.sumeai.com 📢频道✈️ 群聊 (耕读) 📬投稿