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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #396 · 22.06

Попробовал Github Copilot. Это проект, в рамках которого Гитхаб обучил нейросеть на миллионах строк программного кода, загруженного людьми, и теперь она вроде как способна предлагать автоматическое дополнение к тому, что вы пишете. В теории, если вы напишете название функции, например public int Fibonacci(int n), то она сразу предложит вам автоматически подставить всё остальное. Конкретно с этим примером система действительно справляется, но в целом впечатления у меня от неё смешанные, и на мой взгляд она пока что не стоит тех $10 в месяц, которые за неё просят после тестового двухмесячного периода. Я уже писал ранее о своём отношении к нейросетям. В задачах дополнения данных они работают средненько: значимый процент решений будет с ошибками. Вот и здесь — сначала я подумал, что Copilot сможет за меня копипастить популярные однотипные куски кода из интернета. Например, я не помню алгоритм Вагнера-Фишера, постоянно его копирую из своих других проектов, часть из которых выложена на Github и наверняка была передана в обучение Copilot. Я предложил нейросетям мне этот алгоритм написать, они написали что-то отдалённо похожее. Внешне выглядело убедительно и даже компилировалось, но работало неправильно, и при ближайшем рассмотрении оказалось, что там просто случайно надёрганные строчки из настоящего алгоритма. Некоторые проверки по 2 раза, а часть нужной логики упущено совсем. Об оформлении кода вообще говорить не стоит: пока всё, что мне выдавалось, оформлено плохо, и на ревью я бы написал разработчику несколько замечаний. Однако, в других местах работает, как задумано. Если у вас есть дуальные функции, оно умеет предлагать дописать остаток (пример на скриншоте ниже). Но из того, что я попробовал, только процентов 20 случаев реально были полезны. Остальные 80% или вообще неверный код, или правильный, но такой неаккуратный, что лучше самому написать. Есть ещё проблема: массовый копипаст довольно опасен, потому что легко пропустить какую-то мелочь. В идеале нужно весь вставленный код проверять построчно, но по когнитивной нагрузке это близко к тому, чтобы создать его самостоятельно. И человеческое внимание совершенно точно будет расслабляться и размываться при работе с такими средствами автодополнения, а, значит, неизбежны ошибки. На месте чувствительной к багам энтерпрайз-разработки я бы вообще запрещал бы своим сотрудникам применять Copilot. С другой стороны, возможно, подобная утилита хорошо зайдёт для прототипирования, на хакатонах, на стримах с демонстрацией разработки чего-нибудь. У меня будет возможность проверить на соревновании через месяц, но в работе скорее всего отключу. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #aleph

当前筛选 #aleph清除筛选

Проект под руководством Австралии по выращиванию растений на Луне обеспечил себе место на лунной миссии, запуск которой запланирован на 2025 год. Растения и семена, помещённые в специально разработанную капсулу, совершат путешествие в 380 000 км на борту лунного посадочного модуля компании «Intuitive Machines». Эта миссия, получившая название «Australian Lunar Experiment Promoting Horticulture» (Aleph), является одной из первых австралийских миссий на Луну и осуществляется стартапом «Lunaria One» в сотрудничестве с исследовательскими учреждениями, некоммерческими организациями и промышленными партнёрами. Директор «Lunaria One» Лорен Фелл заявила, что, хотя конечной целью миссии является создание условий для выращивания продуктов питания для астронавтов на Луне, а затем и на Марсе, первоочередной задачей является принципиальная проверка способности растений выжить в экстремальных условиях. Они должны будут выдержать длительное хранение на стартовой площадке, интенсивные вибрации при взлёте и уникальные лунные условия, включая температуры от +120°C до -130°C. Доктор Кейтлин Бирт, профессор биоинженерии и специалист по растениям в Австралийском национальном университете, консультирует команду ALEPH по выбору растений, способных перенести такое путешествие. - Мы должны понять, каким образом растительная жизнь, или фотосинтетическая жизнь в целом, может быть достаточно выносливой, чтобы пройти через эти экстремальные условия, находясь в состоянии покоя, и затем снова начать расти, - сказала она. По словам Бирт, растения-«воскресатели» уже адаптировались к пустынным условиям, включая крайне засушливые, жаркие и холодные среды. На Земле они способны высыхать до 10% от идеального содержания воды, долгое время оставаться в «замороженном» состоянии и вновь начинать расти, когда появляется вода. Инновации для космоса могут принести и другие знания — в частности, дать понимание, как выращивать свежие и питательные продукты питания после катастроф или экстремальных климатических событий. - Если мы сможем сконструировать что-то, что способно пережить поездку на Луну, тогда мы сможем создать что-то, способное справиться с некоторыми из самых сложных вызовов, с которыми мы сталкиваемся на Земле, - заявила Бирт. В 2024 году «Intuitive Machines» стала первой частной компанией, которая успешно приземлилась на поверхность Луны. Груз «Lunaria One» отправится на третьей лунной миссии этой компании. Проект ALEPH поддерживается грантом «Австралийского космического агентства» в сумме 3,6 миллиона долларов. #космос#aleph#биотехнологии

Crypto Headlines

@market_headlines · Post #27870 · 20.03.2026 г., 21:11

#ончейн#рейтинг 📊 Santiment: ТОП-10 криптопроектов в сферах AI и Big Data по активности разработчиков. 1. Chainlink #LINK 2. Internet Computer #ICP 3. NEAR Protocol #NEAR 4. Livepeer #LPT 5. Injective #INJ 6. Filecoin #FIL 7. Vana #VANA 8. Aleph․im #ALEPH 9. Qubic #QUBIC 10. Flux #FLUX Ранее: прошлый топ Crypto Headlines