В C# есть модификатор доступа internal, который закрывает свойство или метод для всего, кроме текущей сборки (сборка это по сути группа пространств имён). И это чертовски удобно для построения правильной архитектуры по DDD — ты делаешь домен отдельной сборкой без внешних зависимостей, у сущностей закрываешь сеттеры и другие поля модификатором internal, а бизнес-правила с открытыми методами уже пишешь в агрегатах, которые содержат эти сущности. Агрегаты объявлены в той же сборке, так что они могут с сущностями делать что угодно, но слой приложения уже сможет вызвать только метод агрегата.
Пример. Есть бизнес-процесс, который включает в себя две сущности: письмо и прикреплённый к нему документ. У каждой из этих сущностей разные жизненные циклы, но письмо можно отправить только в том случае, если статус документа "Согласован". Мы делаем агрегат "письмо с документом" и там public-метод отправки письма сначала проверяет статус документа, а потом вызывает internal-метод отправки в сущности письма. Снаружи (вне домена) вызвать сразу отправку письма невозможно.
Но как эту задачу решают разработчики на других языках? Я совершенно не понимаю, как сделать хорошую архитектуру без internal. Окей, в некоторых языках вообще нет вменяемого ОПП и системы типов, но и к таким ребятам я бы не подходил с вопросами об энтерпрайз-архитектуре. Однако, многие серьёзные проекты пишутся на Java или, скажем, Go, что делают разработчики там? Может, кто-нибудь знает, и расскажет мне в комментариях?
#dev
Еще про ИИ и когнитивные искажения
Всю ночь смотрела интервью Дурова перечитывала статьи про использование ИИ в науке, готовясь к упомянутой выше дискуссии и к докладам на двух конференциях.
В частности, обратилась к статье «Artificial intelligence and illusions of understanding in scientific research», вышедшей в марте в журнале Nature.
Авторы статьи, как водится, отмечают, что распространение ИИ-инструментов в науке рано или поздно приведет к тому, что мы будем производить больше знания (в том числе и «мусорного»), но при этом меньше понимать его источники и содержание.
Ученые делят применяемые сегодня исследовательские ИИ-инструменты на генеративные и предиктивные и на основе этого выводят 4 условных типа ИИ в современнойнауке:
▪️Оракул (генерация научных гипотез и study design)
▪️Суррогат (моделирование сложных системных процессов и сбор данных)
▪️Квант (анализ данных для исследования)
▪️Арбитр (рецензирование полученных результатов исследования)
Их совместное применение увеличивает некоторые эпистемические риски, связанные с подверженностью ученых «иллюзиям понимания» (в т.ч. иллюзиям объяснительной глубины, широты и объективности).
Таким образом, самый актуальный вопрос сегодняшнего дня не «Что даст ИИ науке?» а «Как у нас формируются когнитивные иллюзии нового типа, порождаемые использованием ИИ?».
Старые-добрые ловушки вроде «эффекта ореола», «эффекта фрейминга» и, конечно, «эффекта Элизы» уже давно изучены, а вот новые - пока не очень.
Пока новые исследования по этой теме пишутся, вот тут можно посмотреть легендарныйфайл с 176 когнитивными искажениями, с которыми мы сталкиваемся ежедневно. Скорее всего, применение ИИ просто усугубит многие из них.
#papers
Ученые из Института химии растворов им. Г.А. Крестова РАН методом твердофазного синтеза с механохимической активацией получили фотокатализатор, содержащий гетероструктуры Fe2TiO5. Они изучили механизмы образования кристаллических фаз, а также эволюцию структурных и физико-химических свойств полученных материалов при отжиге на воздухе и в азоте. На основании исследований фотокаталитической активности нанокатализаторов при разложении органического красителя родамина Б учеными был предложен механизм разделения зарядов в исследуемых керамических нанокомпозиционных материалах, связанный с различным поглощением фотонов и образованием электронно-дырочных пар.
Подробнее об исследовании см.: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0254058423002018?via%3Dihub
Ivanov K.V., Noskov A.V., Alekseeva O.V., Agafonov A.V. Effect of annealing conditions on the physicochemical and photocatalytic properties of a nanopowder based on Fe2TiO5. Materials Chemistry and Physics. 2023, Vol. 299, 127493.
https://doi.org/10.1016/j.matchemphys.2023.127493
#ИХРРАН#papers
#LLMs#papers
Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models
Language models are increasingly being deployed for general problem solving across a wide range of tasks, but are still confined to token-level, left-to-right decision-making processes during inference. This means they can fall short in tasks that require exploration, strategic lookahead, or where initial decisions play a pivotal role.
✍ Princeton and Google DeepMind
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
Ученые ИХР РАН предложили способы идентификации энантиомеров противогрибковых препаратов класса 1,2,4-триазолов, которые можно будет применить для разработки лекарств.
Уникальность энантиомеров заключается в том, что они представляют собой зеркальные отражения друг друга и имеют близкие физические свойства, однако биологическая активность «правого» и «левого» энантиомеров не всегда одинакова. Например, один энантиомер в составе лекарства может оказывать терапевтическое действие, а другой - быть «пустышкой» или вызывать неблагоприятные побочные эффекты. Ключевая проблема фармацевтики состоит в том, чтобы определить, какой энантиомер или их смесь содержится в лекарстве.
Подробнее о способах решения этой задачи, предложенных в ИХР РАН, читайте на сайте: http://www.isc-ras.ru/ru/novosti/levyy-ili-pravyy, а также на портале "Научная Россия": https://scientificrussia.ru/articles/ucenye-vyasnili-kak-razdelat-pravye-i-levye-enantiomery-i-bezopasno-ispolzovat-ih-kak-osnovu-dla-lekarstv
#ISCRAS#papers#Media