В этой статье мы рассмотрим примеры, где metaprogramming избавляет от рутины и экономит часы работы над проектом. Детали как всегда под катом.Читать полностью »
В прошлом году мы уже рассказывали, как создавали нашего помощника программиста Kodify. Не прошло и года, и мы Читать полностью »
START — опенсорсная LLM для точных вычислений и проверки кода. В START решены две главные проблемы большинства обычных моделей: галлюцинации и ошибки в многоэтапных расчетах. В статье разберемся, зачем и как именно эти проблемы решены.
Я джун. И я давно подсел на ИИ: он помогает мне с кодом, пишет письма, даже шутит (иногда слишком по-дружески с багами). По данным McKinsey, больше 75% компанийЧитать полностью »
Я джун. И я давно подсел на ИИ: он помогает мне с кодом, пишет письма, даже шутит (иногда слишком по-дружески с багами). По данным McKinsey, больше Читать полностью »
Я джун. И я давно подсел на ИИ: он помогает мне с кодом, пишет письма, даже шутит (иногда слишком по-дружески с багами). По данным McKinsey, больше 75% компанийЧитать полностью »
В комментариях к моей предыдущей статье многие просили рассказать, как я использую ИИ для написания кода. 80-90% моих строк на последних проектах написаны через LLM, при этом мне удается с первой генерации по сравнительно небольшому промпту получать вплоть до 500-1000 строк комплексной бизнес логики, к тому же крайне высококачественной и полностью соответствующей стилю кода проекта. Мне кажется, ИИ вообще пишет код лучше, чем я на первом проходе: он допускает меньше багов, и его код сразу хорошо отрефакторен.
Многие разработчики мечтают о проектах, в которых можно совместить любовь к программированию и нарративу. В этой статье рассказывается о создании собственного DSL (domain-specific language) для интерактивных историй — от формализации сценарных структур до реализации интерпретатора на Python. Много кода, много боли, немного магии.
Большие языковые модели (Large Language Model, LLM) используют в разных областях: с их помощью генерируют программный код, ищут информацию, озвучивают реплики чат-ботов. А вот при работе с реляционными данными языковые модели часто ошибаются.
