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 1 подобни публикации

Търсене: #holo3

当前筛选 #holo3清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9789 · 01.04.2026 г., 17:33

🌟 Holo3: SOTA-агентная модель для управления десктопными приложениями. Парижский стартап H Company выпустил семейство мультимодальных моделей Holo3, предназначенных для управления графическими интерфейсами. H Company (ранее Holistic AI) публично вышла на рынок в начале 2024 года. Основатели: Шарль Кантор, бывший исследователь Стэнфорда, и Лоран Сифр, ветеран Google DeepMind и один из ключевых участников проекта AlphaGo. Посевной раунд составил $220 млн - один из крупнейших в истории европейского венчура. Среди инвесторов: Эрик Шмидт, Юрий Мильнер, Бернар Арно, Ксавье Ньель, а также Amazon, Samsung и UiPath. 🟡Обе модели семейства на архитектуре Mixture-of-Experts Старшая Holo3-122B-A10B доступна только на платформе H Company по цене 40 центов за миллион входящих и 3 доллара за миллион выходных токенов. Младшая версия Holo3-35B-A3B выложена на Hugging Face под лицензией Apache 2.0 и также доступна бесплатно через Inference API с ограничением в 10 PRM. В платном режиме - 0,25/1.8 доллара за миллион входных/выходных токенов. 🟡Holo3 учили по замкнутому циклу из 3 стадий Сначала по заданным сценариям генерируются синтетические примеры навигации по интерфейсам. Затем данные расширяются за пределы исходных условий, чтобы модель учитывала нестандартные ситуации. На финальном этапе все примеры проходят курируемый отбор и обучение с подкреплением. Для тренировки H Company построила генератор синтетических корпоративных сред, в котором агенты создают веб-приложения по спецификациям сценариев, формируя верифицируемые задачи разной сложности. На базе этих сред разработан H Corporate Benchmarks - набор из 486 многошаговых задач в 4 категориях: электронная коммерция, бизнес-ПО, инструменты совместной работы и межприложенческие сценарии. Последние требуют координации между несколькими системами одновременно (скажем, извлечь цены из PDF, сопоставить их с бюджетами сотрудников и автоматически разослать персонализированные письма с одобрением или отказом). 🟡Тесты Флагманская Holo3-122B-A10B набрала 78,85% на бенчмарке OSWorld-Verified - это лучший результат на ведущем тесте взаимодействия с рабочим столом. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Статья 🟡Модель @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#MMLM#Holo3#HCompany