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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #396 · 22.06

Прегледай публикациятаВиж оригинала

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

#dev
Резултати

Намерени 17 подобни публикации

Търсене: #trust

当前筛选 #trust清除筛选
Airdrop3 LTD

@airdrop3ltd · Post #157 · 16.07.2021 г., 17:30

Намери подобниПрегледай

DUSD NETWORK #AIRDROP#TRUST WALLET #AIRDROP#META MASK Free 🎁 200 (DUSD) Tokens Reward 🎁 for a referral 50% = 100 (DUSD) ✅Open Trust wallet ✅Go to DApps ✅Copy & Paste Airdrop link below in Dapp Search Box: 👇 Project Link : https://dusd.network/ 👇 Airdrop Link : https://dusd.network/airdrop/index.html 🔹Change network to Smart chain 🔹Click Claim Airdrop (Little $0.18 Fee Required in BNB) Listing Pancakeswap 30th October, 2021. LISTING PRICE: 1 DUSD = 0.3 USD ✅To be listed at coinmarketcap ✅Add custom token: Contract Address: 0x5eba288f8833071ba7cd5c2b356754811c0ce8fb ✅BSCSCAN https://bscscan.com/token/0x5eba288f8833071ba7cd5c2b356754811c0ce8fb ✅TELEGRAM GROUP LINK: https://t.me/dusd_network ✅Twitter LINK https://twitter.com/DusdNetwork ✅Reddit Link https://www.reddit.com/user/DUSD_Network ✅discord.com https://discord.gg/m62cgWbP ✅Youtube https://www.youtube.com/channel/UCKlGuOEocIIwIGh8V2H8DFg ✅Medium https://medium.com/@dusd.network

Hashtags

#airdrop#trust#meta
Mexc Dex Spread Tracker Alerts

@mexcdex · Post #24040 · 15.04.2026 г., 09:21

Намери подобниПрегледай

🟢 LONG? #TRUST Spread 8.16% detected 💥 Origin: MEXC (DUMP) [M: -10% VS D: -3%] 💎 Intuition #TRUST_USDT (COPY: TRUST) 🌐 Price DEX $0.09270 🎰 Price MEXC $0.08571 ️⚖️ Max Size: 23K $TRUST ($2K) 💹️ Funding Rate: -0.4395% 🏦 Market Cap: $16.7M 💰 Liquidity: $383K 💸 Vol DEX/MEXC: $243K / $525K ⛓️#BASE Dep: 🟢 (1800) W/d: 🟢 0x6cd905dF2Ed214b22e0d48FF17CD4200C1C6d8A3 ⏳Avg Align Time: 94s 📊Avg Spread / Max / Change: ±5% / ±5% / ±3% 📈Win / Draw / Lose: 1 / 0 / 1 💰Total / Week / 24H Profit: -0% / -3% / -3%

Hashtags

#trust#trust_usdt#base
AI & Law

@ai_and_law · Post #96 · 28.08.2023 г., 07:04

Намери подобниПрегледай

Twilio Introduces "Nutrition Labels" to Boost Trust in AI Hello AI&Law society! Twilio, a communication tool services company, is taking a proactive step to enhance transparency and trust in its artificial intelligence services. The company is introducing "nutrition labels" for its AI models, providing information about the data used for training, the purpose of data collection, and more. The labels aim to offer users a clear understanding of how their data will be utilized. The "nutrition labels" highlight key aspects such as which AI models are being employed, whether customer data is used for training, and whether human involvement is integrated. Additionally, Twilio offers an online tool that enables other companies to generate similar labels for their AI products. Twilio's initiative aligns with broader industry efforts to ensure responsible and transparent AI practices. Salesforce, for instance, is also unveiling an acceptable use policy for its generative AI technologies, specifying prohibited practices and emphasizing responsible AI usage. #AI#Transparency#DataPrivacy#Trust#ResponsibleAI#Twilio#Salesforce

Hashtags

#ai#transparency#dataprivacy#trust#responsibleai#twilio#salesforce
AI & Law

@ai_and_law · Post #29 · 15.06.2023 г., 07:04

Намери подобниПрегледай

Cybersecurity and AI: mapping key issues in the EU The European Union Agency for Cybersecurity (ENISA) has released a comprehensive report highlighting key cybersecurity issues in the field of artificial intelligence. The report aims to shed light on potential risks and provide guidance for policymakers, businesses, and AI developers. The report identifies several critical areas that require attention. One key concern is the security and integrity of AI systems, emphasizing the need for robust safeguards against unauthorized access, data breaches, and malicious attacks. It also highlights the importance of ensuring the privacy and protection of personal data used in AI processes. Additionally, the report emphasizes the significance of transparent and explainable AI algorithms. Clear accountability and understandable decision-making processes are vital to building trust in AI systems and avoiding potential biases or discrimination. #AI#Cybersecurity#EU#DataProtection#Privacy#Transparency#Trust#Cyberthreats

Hashtags

#ai#cybersecurity#eu#dataprotection#privacy#transparency#trust#cyberthreats
12
← ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща →