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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #721 · 26.12

Почему я люблю языки с сильной системой типов, проверяемой статическим анализом кода — хорошо написанная программа является своей собственной спецификацией и позволяет выражать через язык программирования законы существования предметной области. Когда-то давно я писал на ActionScript. Там была система типов, но вот десериализация JSON'ов по-умолчанию была в какой-то общий Object, к полям которого нужно было обращаться ["по_строковому_имени"]. В один момент мне потребовалось написать что-то на C#, который я совсем не знал, я стал гуглить, как десериализовать JSON, и с удивлением обнаружил кучу советов заранее объявить класс со всеми нужными полями и десериализовать в него. "Какой ужас!", — подумал я тогда, — "Это же дико неудобно! А если я не знаю полей JSON? А если их много? Отвратительный язык!" Теперь то я прекрасно понимаю, что JSON это контракт, и что правильная десериализация только такая и должна быть, и что в хорошем API в одном поле никогда не бывает данных принципиально разных типов, и так далее. Нет, если вы набиваете вечерами пет-проект или сидите бессонную ночь на хакатоне, нет ничего плохого в том, чтобы взять простой язык с динамическими типами вроде JavaScript или Python, не требующий описывать данные. Но вот в энтерпрайзе, особенно когда над одним проектом работает много людей (а бывает это очень часто) — хорошее использование системы типов убережёт разработчиков от огромного количества ошибок, будет бить их по рукам, когда они пытаются сделать что-то не то, и будет подсказывать, когда они не уверены в чём-то. С помощью статической типизации можно на уровне кода обозначить правила, по которым ведёт себя предметная область вашей программы в реальном мире. Разработчику не только будет сложно их нарушить, но он ещё и станет узнавать какие-то вещи, которые мог не знать раньше. Например, если мы делаем медицинскую CRM, и больница заводит новых пациентов только тогда, когда знает их группу крови, мы можем объявить тип "Пациент" (или, если точнее, "Карта пациента") и запретить создавать экземпляры этого типа, не передав в конструктор группу крови (которая, в свою очередь, тоже является типом, вероятнее всего ValueObject'ом). Если новый программист пришёл в проект, он, во-первых, не сможет записать в БД некорректную карту пациента. Понятно, мы не учитываем случаи, когда новый программист переделывает модели предметной области — это будет хорошо видно на кодревью. А, во-вторых, даже если ему никто не сказал, что пациенты должны быть с группой крови, он узнает это из кода. И уже будет понимать, что в тех процессах реальной жизни, которые он описывает кодом, карта пациента создаётся только при наличии группы крови. А, значит, нужно искать какой-то способ сначала эту группу крови получить, и только потом создавать карту. Программирование моделирует реальный процесс. В настоящей работе даже на языках с типами, конечно, без должного контроля можно написать что угодно. Нужна управленческая воля, компетентность руководства, понимание опасности техдолга, в идеале отдельные должности для архитекторов, опытные лиды и старшие разработчики. Но когда всё это есть, можно отсекать много проблем ещё на старте и проще погружать новичков. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #dataannotation

当前筛选 #dataannotation清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8546 · 14.09.2025 г., 08:47

📌xAI уволила 500 универсальных аннотаторов и вместо них в 10 раз увеличивает число специализированных AI-туторов. xAI меняет стратегию обучения Grok. Вместо сотен универсальных аннотаторов компания делает ставку на специалистов-экспертов и увеличивает их команду в 10 раз. Это означает переход от широкой разметки «на все темы» к глубокой проработке сложных областей — математики, кода, финансов и безопасности. 👉 Grok постепенно перестаёт быть универсальным чат-ботом и превращается в экспертного ассистента, ориентированного на критические задачи, где особенно важна точность и надёжность. Плюс - рост качества там, где ошибки недопустимы. Минус - возможное снижение качества в бытовых и повседневных темах. 🟠Источник: Business Insider businessinsider.com/elon-musk-xai-layoffs-data-annotators-2025-9 🟠Вакансия в Х: https://x.com/i/jobs/1845336351098667008 @ai_machinelearning_big_data #xAI#Grok#AI#DataAnnotation#AITutors#ElonMusk

AI & Law

@ai_and_law · Post #784 · 13.03.2026 г., 07:04

👓Report Raises Privacy Concerns Over Data Annotation for Meta Smart Glasses A media investigation reports that workers reviewing data for Meta have watched sensitive footage recorded by Ray-Ban Meta smart glasses, including videos showing people in private situations such as using the bathroom or changing clothes. The report is based on interviews with more than 30 employees of Sama, a contractor from Kenia providing data annotation services for Meta’s AI systems. According to interviewed workers, some videos captured by the smart glasses showed intimate scenes, including people having sex or partners leaving bathrooms unclothed. The investigation was conducted by Svenska Dagbladet, Göteborgs-Posten, and journalist Naipanoi Lepapa. Employees cited in the report said reviewing such content created discomfort but was part of their assigned annotation work. The report describes a continuous flow of potentially privacy-sensitive material being processed for training and improving Meta’s AI systems. Meta confirmed that content shared with its AI services may be reviewed by contractors to improve user experience. According to the company’s privacy policies, photos, videos, voice recordings, and transcripts generated through interactions with Meta AI or cloud processing on its smart glasses may be analyzed using machine learning and human reviewers, including third-party vendors. #AIPrivacy#DataAnnotation#AIGovernance#AIethics#SurveillanceTech#WearableAI#PlatformResponsibility