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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #236 · 28.02

Сопоставление с образцом (pattern matching) — сильный механизм языков программирования, который, к сожалению, встречается не так часто. Причём, как в коде разработчиков, так и в поддержке со стороны самого языка. Разработчики на функциональных языках используют этот механизм довольно часто, потому что у них вообще многое определяется статически через правильный подход к системе типов. Разработчики же на императивных языках очень любят огромные многоуровневые ветвления. Есть даже такое понятие «Спагетти-код» — раньше его применяли к коду, перегруженному операторами перехода, но в современном виде это скорее об избытке операторов условия. Pattern matching позволяет накладывать на объекты некоторый трафарет и смотреть, попадают ли они под него. Это не только выглядит лаконичнее и короче, чем дерево условий, но ещё и понятнее с точки зрения восприятия человеком: вот у нас заказ содержит более 10 элементов и при этом стоит более 1000 долларов, значит делаем на него скидку 10 центов. При этом трафарет работает как сортировщик монеток: самая маленькая проваливается в первый паз, следующая по размеру в следующий итд, применение условий идёт сверху вниз. Есть и неявный плюс: такой подход автоматически провоцирует разработчиков проводить проверку на null. Ведь null не может подходить под трафарет «содержит более 10 товаров». К счастью, в C# этот механизм в последних версиях активно развивают и совершенствуют. И это одно из многочисленных преимуществ C# над Java. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #mobileagents

当前筛选 #mobileagents清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8920 · 01.11.2025 г., 13:25

🆕 Новый сильный GUI-агент: UI-Ins от TongyiLab и RUC Это модель, которая уверенно работает с мобильными интерфейсами и лучше понимает намерения пользователя. Она рассматривает команду как цепочку рассуждений, а не как одно действие, поэтому справляется со сложными задачами стабильнее. Результаты UI-Ins показал 74.1% успешных действий в AndroidWorld. Для сравнения: Gemini 2.5 Computer Use - 69.7%. То есть модель чаще правильно выполняет задачи в реальных интерфейсах. Модель: - пытается понять цель, а не только текст команды - строит несколько вариантов рассуждений - выбирает подходящую стратегию перед действием - адаптируется, если состояние приложения меняется Идет в двух версиях: 7B и 32B. Если вы работаете над агентами, которые должны нажимать кнопки, заполнять формы, открывать приложения и следовать шагам в интерфейсе - UI-Ins стоит добавить в список моделей для тестов. 🤖 UI-Ins-7B: https://modelscope.cn/models/Tongyi-MiA/UI-Ins-7B UI-Ins-32B: https://modelscope.cn/models/Tongyi-MiA/UI-Ins-32B 📄arXiv: https://modelscope.cn/papers/2510.20286 @ai_machinelearning_big_data #AI#Agents#GUI#MobileAgents#AndroidWorld#LLM