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: #frontierai

当前筛选 #frontierai清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #732 · 26.12.2025 г., 08:04

🇬🇧UK Publishes First Evidence-Based Assessment of Frontier AI Capabilities The UK AI Security Institute released its inaugural "Frontier AI Trends Report", presenting a public, data-driven assessment of how the most advanced AI systems are evolving. Based on two years of testing across cyber security, software engineering, biology, and chemistry, the report provides quantified evidence on AI capabilities, replacing speculation with measurable benchmarks. The findings show rapid capability growth. In cyber security, success on apprentice-level tasks rose from under 9% in 2023 to about 50% in 2025, and for the first time a model completed an expert-level task requiring up to 10 years of experience. In software engineering, models now complete hour-long tasks over 40% of the time, up from below 5% two years ago. In biology and chemistry, systems outperform PhD-level researchers on knowledge tests and enable non-experts to conduct advanced lab work. Safeguards are improving but remain imperfect. The time needed to discover a “universal jailbreak” increased from minutes to several hours between model generations, around a 40-fold improvement, though all tested systems remain vulnerable to some bypasses. The report makes no policy recommendations, but aims to improve transparency and inform regulators and policymakers globally about what frontier AI systems can actually do. #AIRegulation#AISafety#UKAI#FrontierAI#AIGovernance#TechPolicy

AI & Law

@ai_and_law · Post #153 · 31.10.2023 г., 08:04

UK Government Unveils Report on Frontier AI Risks Hello AI & Law community! UK Prime Minister Rishi Sunak has issued a report to address AI's potential risks and harness its benefits. The report focuses on the rapid advancements in frontier AI and comprises three key sections: 1️⃣Capabilities and Risks from Frontier AI: This section discusses the current state of AI capabilities, potential improvements, and associated risks, including societal harms, misuse, and loss of control. 2️⃣Safety and Security Risks of Generative AI to 2025: It outlines global benefits of generative AI while emphasizing increased safety and security risks, particularly in enhancing threat actor capabilities and the effectiveness of attacks. 3️⃣Future Risks of Frontier AI: This section explores uncertainties in AI development, future system risks, and potential scenarios for AI up to 2030. The report, based on declassified information, raises concerns about generative AI being exploited by terrorists to plan biological or chemical attacks, posing a serious global security threat. Although some experts have questioned the UK Government's approach, the report highlights the need for collaborative measures to manage AI risks. An upcoming AI Safety Summit aims to foster discussions around these challenges, including misuse for cyberattacks or bioweapon design, AI systems acting autonomously, and broader societal impacts. #UKGovernmentAI#FrontierAI#AIRisks#AISafety#AIChallenges#UKAIReport#AIandLaw#AIPolicy#AIRegulation