🎙Говорим о вайб-кодинге завтра, 5 сентября, в 12:00!
Как вайб-кодить не только быстро, но и качественно, расскажет Константин Чуйков — автор канала "Вайб-кодинг по Чуйкову" и лидер сообщества Vibe Coding Community.
В эфире:
🔵 Грани вайб-кодинга: только ли слепое следование за ИИ?
🔵 Какие опорные точки помогут вайб-кодеру получать качественный результат?
🔵 Существуют ли идеальные инструменты?
🔵 Облачные или локальные модели использовать?
🔵 Какие подходы помогают достичь системности в вайб-кодинге?
🔵 Какая техническая база нужна вайб-кодеру?
Смотрите на YouTube, в ВК или прямо в этом канале — и задавайте вопросы Константину!
Как вайб-кодить не только быстро, но и качественно, расскажет Константин Чуйков — автор канала "Вайб-кодинг по Чуйкову" и лидер сообщества Vibe Coding Community.
В эфире:
Смотрите на YouTube, в ВК или прямо в этом канале — и задавайте вопросы Константину!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12
Это, наверное , полезно посмотреть , тем от чьих решений зависит использование инструментов разработки ПО в компании.
Forwarded from ElKornacio
https://youtu.be/tbDDYKRFjhk?si=DGQ46FTmQ9Yjd9iv
прекрасная презентация. я многое из этого в том или ином виде знал, но настолько детально и подробно, с цифрами и аналитикой - прям топ. может на русский переведу, если время будет на выхах
прекрасная презентация. я многое из этого в том или ином виде знал, но настолько детально и подробно, с цифрами и аналитикой - прям топ. может на русский переведу, если время будет на выхах
YouTube
Does AI Actually Boost Developer Productivity? (100k Devs Study) - Yegor Denisov-Blanch, Stanford
Forget vendor hype: Is AI actually boosting developer productivity, or just shifting bottlenecks? Stop guessing.
Our study at Stanford cuts through the noise, analyzing real-world productivity data from nearly 100,000 developers across hundreds of companies.…
Our study at Stanford cuts through the noise, analyzing real-world productivity data from nearly 100,000 developers across hundreds of companies.…
Сегодня в 12:00 Сергей Гевлич, основатель платформы для масштабирования компетенций «Джипититор», расскажет о сценарном подходе к созданию системных промптов для диалоговых агентов.
В эфире:
🟣 Как с помощью системного промпта смоделировать диалог с экспертом?
🟣 Почему сложно стабилизировать оркестровку больших (от 20К знаков) системных промптов?
🟣 Как создать стабильный системный промпт, моделирующий работу экспертов?
Смотрите на YouTube, в ВК или прямо в этом канале — и задавайте вопросы Сергею!
В эфире:
Смотрите на YouTube, в ВК или прямо в этом канале — и задавайте вопросы Сергею!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Как промптинг эволюционирует в контекст-инжиниринг? Рассказывает Владимир Крылов, доктор технических наук и научный консультант по применению ИИ в разработке ПО.
В эфире:
🔵 отличие контекст-инжиниринга от промптинга;
🔵 структуры шаблонов управления контекстом для LLM;
🔵 7 ключевых составляющих контекста;
🔵 построение 12-факторных агентов;
🔵 возможность контекст-инжиниринга радикально снижать уровень галлюцинаций в ИИ-системах.
Запись лекции доступна здесь и на других площадках:
➡️ YouTube
➡️ ВКонтакте
➡️ ЯндексМузыка
В эфире:
Запись лекции доступна здесь и на других площадках:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8👍2❤1
Все больше сообщений, что в разработку софта уверенно входят инструменты ИИ. Многих интересуют чисто практические советы. Предлагаю вам прочитать одну из таких публикаций: "Это не шумиха — Claude Code доказал, что будущее уже здесь." https://medium.com/realworld-ai-use-cases/this-is-not-hype-claude-code-proved-the-future-is-already-here-19f3174360b3
Medium
This is not hype — Claude Code proved the future is already here
This little screenshot for me represents a turning point in AI. I can’t believe what we are witnessing
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🎙Говорим о вайб-кодинге
Как вайб-кодить не только быстро, но и качественно, рассказывает Константин Чуйков — автор канала "Вайб-кодинг по Чуйкову" и лидер сообщества Vibe Coding Community.
В эфире:
🔵 Грани вайб-кодинга: только ли слепое следование за ИИ?
🔵 Какие опорные точки помогут вайб-кодеру получать качественный результат?
🔵 Существуют ли идеальные инструменты?
🔵 Облачные или локальные модели использовать?
🔵 Какие подходы помогают достичь системности в вайб-кодинге?
🔵 Какая техническая база нужна вайб-кодеру?
Запись лекции доступна здесь и на других площадках:
➡️ YouTube
➡️ ВКонтакте
➡️ ЯндексМузыка
Как вайб-кодить не только быстро, но и качественно, рассказывает Константин Чуйков — автор канала "Вайб-кодинг по Чуйкову" и лидер сообщества Vibe Coding Community.
В эфире:
Запись лекции доступна здесь и на других площадках:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10👍4👎2
Новое слово в разработке ПО : vibe engineering . Познакомьтесь здесь
🔥10🤡3😁2🤷♂1
Теория мертвого интернета — чистая конспирология или реальный прогноз? Расскажет Владимир Крылов, доктор технических наук и научный консультант по применению ИИ в разработке ПО.
Посмотрим свежим взглядом на опубликованную в 2021 году теорию DIT — Dead Internet Theory, которую многие назвали конспирологической. С таким комментарием она присутствует в Википедии и сегодня. Но прошедшие годы ознаменовались событиями, которые скорее развеивают конспирологические основания, чем подтверждают их.
Факты доказывают утверждения об отдалении "сети сетей" от первоначальных целей и "расчеловечивании" the Internet.
⏰ Запускаем трансляцию 25 сентября в 12:00.
Смотрите на YouTube, в ВК или прямо в этом канале — и задавайте вопросы лектору!
Посмотрим свежим взглядом на опубликованную в 2021 году теорию DIT — Dead Internet Theory, которую многие назвали конспирологической. С таким комментарием она присутствует в Википедии и сегодня. Но прошедшие годы ознаменовались событиями, которые скорее развеивают конспирологические основания, чем подтверждают их.
Факты доказывают утверждения об отдалении "сети сетей" от первоначальных целей и "расчеловечивании" the Internet.
⏰ Запускаем трансляцию 25 сентября в 12:00.
Смотрите на YouTube, в ВК или прямо в этом канале — и задавайте вопросы лектору!
🔥5👍2🤡2
Одно из наиболее результативных направлений разработки моделей генеративного ИИ является проектирование специализированных моделей , ориентированных на какую либо единственную проблему, в отличии от "пути AGI". Ниже - о еще одной такой модели, нацеленной на медицинское прогнозирование.
Вот описание словами коллеги по цеху.
Delphi-2M - это новая генеративная модель ИИ, которая умеет строить персональные прогнозы здоровья по более чем тысяче заболеваний на десятки лет вперед.
Она уже протестирована в реальности: сначала обучена на сотнях тысяч записей из UK Biobank, а потом проверена на почти 2 миллионах датских пациентов.
Самое интересное, что точность при переносе между системами здравоохранения не упала - для горизонта в 10 лет она в среднем 0,76, а для 20 лет - 0,70. Особенно хорошо модель предсказывает долгосрочные риски вроде сердечно-сосудистых заболеваний и деменции.
Мне нравится, как элегантно устроен ее подход: каждый диагноз в истории пациента трактуется как «слово» в предложении. ИИ учит «грамматику болезней», то есть закономерности их появления. Как только в медкарте появляется новый факт, например, свежий анализ крови или другой диагноз, - прогноз обновляется.
Применений у этого много. С одной стороны, индивидуальные советы пациенту: на что обратить внимание, какие привычки стоит менять, чтобы снизить риски. С другой стороны, большие сценарные прогнозы для здравоохранения в целом.
Например, можно смоделировать вариант: что будет с продолжительностью жизни населения, если снизить заболеваемость раком или инфарктами. Плюс больницы и клиники получают инструмент для планирования ресурсов на годы вперед, а не «тушения пожаров» в моменте.
Разработчики заложили в модель этические механизмы. Ее можно обучать даже на синтетических данных, чтобы сохранить приватность, и она объяснима для врачей - видно, какие именно факторы легли в основу предсказания. То есть это не «черный ящик», а инструмент, с которым реально можно работать в клинике.
И если раньше ИИ в медицине воспринимался как что-то вспомогательное, вроде калькулятора для отдельных задач, то сейчас мы приближаемся к новой роли - полноценного партнера, который умеет собирать всю картину и смотреть далеко вперед.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Вот описание словами коллеги по цеху.
Delphi-2M - это новая генеративная модель ИИ, которая умеет строить персональные прогнозы здоровья по более чем тысяче заболеваний на десятки лет вперед.
Она уже протестирована в реальности: сначала обучена на сотнях тысяч записей из UK Biobank, а потом проверена на почти 2 миллионах датских пациентов.
Самое интересное, что точность при переносе между системами здравоохранения не упала - для горизонта в 10 лет она в среднем 0,76, а для 20 лет - 0,70. Особенно хорошо модель предсказывает долгосрочные риски вроде сердечно-сосудистых заболеваний и деменции.
Мне нравится, как элегантно устроен ее подход: каждый диагноз в истории пациента трактуется как «слово» в предложении. ИИ учит «грамматику болезней», то есть закономерности их появления. Как только в медкарте появляется новый факт, например, свежий анализ крови или другой диагноз, - прогноз обновляется.
Применений у этого много. С одной стороны, индивидуальные советы пациенту: на что обратить внимание, какие привычки стоит менять, чтобы снизить риски. С другой стороны, большие сценарные прогнозы для здравоохранения в целом.
Например, можно смоделировать вариант: что будет с продолжительностью жизни населения, если снизить заболеваемость раком или инфарктами. Плюс больницы и клиники получают инструмент для планирования ресурсов на годы вперед, а не «тушения пожаров» в моменте.
Разработчики заложили в модель этические механизмы. Ее можно обучать даже на синтетических данных, чтобы сохранить приватность, и она объяснима для врачей - видно, какие именно факторы легли в основу предсказания. То есть это не «черный ящик», а инструмент, с которым реально можно работать в клинике.
И если раньше ИИ в медицине воспринимался как что-то вспомогательное, вроде калькулятора для отдельных задач, то сейчас мы приближаемся к новой роли - полноценного партнера, который умеет собирать всю картину и смотреть далеко вперед.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Nature
Which diseases will you have in 20 years? This AI accurately predicts your risks
Nature - A modified large language model called Delphi-2M analyses a person’s medical records and lifestyle to provide risk estimates for more than 1,000 diseases.
👍6❤3👎1
https://zml.ai/
Весьма любопытный сервис. Кто реально попробует очень прошу прокомментировать. И , кстати , написан на необычном языке.
Весьма любопытный сервис. Кто реально попробует очень прошу прокомментировать. И , кстати , написан на необычном языке.
zml.ai
ZML.ai - High Performance AI Inference
High performance inference. Any model. Any hardware. No compromise.
👍7🔥1
Сегодня впечатляющий набор обновлений от Anthropic:
Anthropic выпустила Claude Sonnet 4.5, заявив лучший уровень по кодированию (SWE Bench), использованию компьютера и рассуждению/математике. Модель демонстрирует возможность распараллеливать и эффективно решать сложные многоэтапные задачи, сохранять концентрацию при работе над задачей более 30 часов.
Новая версия Claude Code получила чекпоинты (сохранение прогресса и мгновенный откат), официальное расширение для VS Code, обновленный SDK с поддержкой сабагентов и хуков и улучшенный терминал. Теперь можно безопасно (по мнению Anthropic) поручать ему более сложные и длительные задачи — от рефакторинга до автономной разработки с фоновыми процессами.
Anthropic добавила в Claude Developer Platform новые инструменты управления контекстом: context editing и memory tool. Они позволяют агентам автоматически очищать устаревшие данные и сохранять важную информацию во внешней памяти, чтобы работать дольше и точнее без потери прогресса.
Успели уже что-нибудь попробовать?
Anthropic выпустила Claude Sonnet 4.5, заявив лучший уровень по кодированию (SWE Bench), использованию компьютера и рассуждению/математике. Модель демонстрирует возможность распараллеливать и эффективно решать сложные многоэтапные задачи, сохранять концентрацию при работе над задачей более 30 часов.
Новая версия Claude Code получила чекпоинты (сохранение прогресса и мгновенный откат), официальное расширение для VS Code, обновленный SDK с поддержкой сабагентов и хуков и улучшенный терминал. Теперь можно безопасно (по мнению Anthropic) поручать ему более сложные и длительные задачи — от рефакторинга до автономной разработки с фоновыми процессами.
Anthropic добавила в Claude Developer Platform новые инструменты управления контекстом: context editing и memory tool. Они позволяют агентам автоматически очищать устаревшие данные и сохранять важную информацию во внешней памяти, чтобы работать дольше и точнее без потери прогресса.
Успели уже что-нибудь попробовать?
Anthropic
Introducing Claude Sonnet 4.5
Claude Sonnet 4.5 is the best coding model in the world, strongest model for building complex agents, and best model at using computers.
❤5💩3👍2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
О сценарном подходе к созданию системных промптов для диалоговых агентов рассказывает Сергей Гевлич — основатель платформы для масштабирования компетенций «Джипититор».
Разбираем, почему сложно стабилизировать оркестровку больших (от 20К знаков) системных промптов и как создать стабильный системный промпт, моделирующий работу экспертов.
Запись лекции доступна здесь и на других площадках:
➡️ YouTube
➡️ ВКонтакте
➡️ ЯндексМузыка
Разбираем, почему сложно стабилизировать оркестровку больших (от 20К знаков) системных промптов и как создать стабильный системный промпт, моделирующий работу экспертов.
Запись лекции доступна здесь и на других площадках:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2👎1
Говорим о безопасности LLM с Сергеем Зыбневым — тимлидом-пентестером (белым хакером), специалистом по безопасности больших языковых моделей и создателем телеграм-канала "Похек".
Обсудим:
🔵 тестирование безопасности LLM и обнаружение уязвимостей;
🔵 использование ИИ для поиска багов и тестирования безопасности;
🔵 практический опыт работы с безопасностью ChatGPT и других LLM;
🔵 вайб-кодинг: как изменилась разработка с приходом LLM;
🔵 реальные кейсы из практики пентестинга;
🔵 будущее AI в кибербезопасности.
⏰ Запускаем трансляцию завтра, 7 октября, в 17:30!
Смотрите на YouTube, в ВК или прямо в этом канале!
Обсудим:
⏰ Запускаем трансляцию завтра, 7 октября, в 17:30!
Смотрите на YouTube, в ВК или прямо в этом канале!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8💩1