Интересная ветка на Reddit: Разработчик с 15+ лет опыта восхищается преимуществами работы над кодом с LLM. Любопытно, что автор отмечает, что не использует Copilot (который он ласково называет «модный платный отстой»), а написал своего агента, который помогает ему и с архитектурой, и с запуском проектов на незнакомых/забытых языках за 10 минут, вместо привычных 10 дней. Не очень понятно почему он ни слова не говорит о Cursor, но…
Дальше 270 комментариев, в которых, пожалуй, самое любопытное то, что разработчики готвы писать своих кастомных ассистентов, чтобы иметь полный контроль над контекстом и лучше управлять комплексными задачами. Важные мысли из обсуждения:
• Опытные разработчики получают наибольшую пользу от ИИ, превращая его в мультипликатор продуктивности (в 10–100 раз быстрее).
• Ключ — не просто использовать ИИ, а правильно его инструктировать, разбивать задачи, строить архитектуру, оптимизировать промпты и контекст.
• Плохой "vibe coding" ведёт к техническому долгу, но грамотное использование ИИ как помощника, особенно по модульной разработке, даёт отличные результаты.
• ИИ не заменяет опыт — он лишь усиливает тех, кто уже умеет проектировать, понимать архитектуру, отлаживать и мыслить системно.
• Написать своего кастомного ассистента может быть хорошей идеей, если Copilot и подобные решения не справляются с комплексными задачами и не дают вам необходимого контроля над контекстом.
Дальше 270 комментариев, в которых, пожалуй, самое любопытное то, что разработчики готвы писать своих кастомных ассистентов, чтобы иметь полный контроль над контекстом и лучше управлять комплексными задачами. Важные мысли из обсуждения:
• Опытные разработчики получают наибольшую пользу от ИИ, превращая его в мультипликатор продуктивности (в 10–100 раз быстрее).
• Ключ — не просто использовать ИИ, а правильно его инструктировать, разбивать задачи, строить архитектуру, оптимизировать промпты и контекст.
• Плохой "vibe coding" ведёт к техническому долгу, но грамотное использование ИИ как помощника, особенно по модульной разработке, даёт отличные результаты.
• ИИ не заменяет опыт — он лишь усиливает тех, кто уже умеет проектировать, понимать архитектуру, отлаживать и мыслить системно.
• Написать своего кастомного ассистента может быть хорошей идеей, если Copilot и подобные решения не справляются с комплексными задачами и не дают вам необходимого контроля над контекстом.
Reddit
From the ChatGPTCoding community on Reddit: I am in software engineering for more than 15 years. And I am addicted to the AI coding.
Posted by dozdeu - 1,549 votes and 521 comments
👍13❤4🤔1
Vibe Coding News этой недели:
xAI Илонa Маска обновила Grok, добавив память и Studio — интерфейс для совместной работы над кодом и документами, аналогичный ChatGPT Canvas.
Локальная модель GLM-4-32B превосходит конкурентов (Gemini, Qwen) в генерации кода и UI-компонентов, выдавая большие куски кода без плейсхолдеров
Gemini 2.5 Flash (небольшая модель, со стоимостью меньше чем у DeepSeek) демонстрирует динамическое мышление и повышенную эффективность - показывает 47,1% на Aider Polyglot, (что превышает показатели Gemini 2.0 Pro и GPT4o).
Andrew Ng и Hugging Face запустили курс по созданию код-агентов на базе smolagents (framework от Hugging Face). Эти агенты используют LLM для генерации одного блока кода, выполняющего всю цепочку действий для решения поставленной задачи, что (по версии авторов) эффективнее по сравнению с многократными function-calling подходами.
Вышла новая IDE Rowboat с открытым исходным кодом для создания мультиагентных систем, использующая OpenAI Agents SDK и поддерживающая подключение к MCP-серверам. Обещают, что это как Cursor только для создания мультиагентных workflow
Uber применяет LangGraph для генерации юнит-тестов
Компания LlamaIndex опубликовала в блоге статью об архитектуре Agentic Document Workflows (ADW), включающую извлечение, поиск, рассуждение и выполнение действий с документами для энтерпрайза. ADW масштабируется и интегрируется в существующие системы обходя ограничения RAG. Конечно, рекламируют свои инструменты, но концепция может быть любопытной.
xAI Илонa Маска обновила Grok, добавив память и Studio — интерфейс для совместной работы над кодом и документами, аналогичный ChatGPT Canvas.
Локальная модель GLM-4-32B превосходит конкурентов (Gemini, Qwen) в генерации кода и UI-компонентов, выдавая большие куски кода без плейсхолдеров
Gemini 2.5 Flash (небольшая модель, со стоимостью меньше чем у DeepSeek) демонстрирует динамическое мышление и повышенную эффективность - показывает 47,1% на Aider Polyglot, (что превышает показатели Gemini 2.0 Pro и GPT4o).
Andrew Ng и Hugging Face запустили курс по созданию код-агентов на базе smolagents (framework от Hugging Face). Эти агенты используют LLM для генерации одного блока кода, выполняющего всю цепочку действий для решения поставленной задачи, что (по версии авторов) эффективнее по сравнению с многократными function-calling подходами.
Вышла новая IDE Rowboat с открытым исходным кодом для создания мультиагентных систем, использующая OpenAI Agents SDK и поддерживающая подключение к MCP-серверам. Обещают, что это как Cursor только для создания мультиагентных workflow
Uber применяет LangGraph для генерации юнит-тестов
Компания LlamaIndex опубликовала в блоге статью об архитектуре Agentic Document Workflows (ADW), включающую извлечение, поиск, рассуждение и выполнение действий с документами для энтерпрайза. ADW масштабируется и интегрируется в существующие системы обходя ограничения RAG. Конечно, рекламируют свои инструменты, но концепция может быть любопытной.
X (formerly Twitter)
elvis (@omarsar0) on X
Here is a new open-source IDE to help you build multi-agent systems.
It's like Cursor but specifically for building multi-agent workflows.
It's powered by OpenAI Agents SDK, connects MCP servers, and can integrate into your apps using HTTP or the SDK.
It's like Cursor but specifically for building multi-agent workflows.
It's powered by OpenAI Agents SDK, connects MCP servers, and can integrate into your apps using HTTP or the SDK.
👍13❤1
Пост от Andrej Karpathy про подход к профессиональной коммерческой разработке с применением AI. Как создавать код, за который надо будет потом отвечать.
Замечаю, что при серьезной работе с AI над кодом у меня выработался ритм. И он сильно отличается от «Vibe Coding». Кратко по шагам:
1. Собираю весь контекст. Если проект небольшой — всё подряд в промпт:
На больших — тщательно выбираю нужные файлы. Чем полнее контекст, тем меньше шансов на бред в ответах.
2. Описываю маленькую конкретную задачу. Не просить сразу код, а попросить несколько вариантов реализации с их плюсами и минусами. Почти всегда есть несколько способов сделать что-то, и LLM не всегда выбирает оптимальный способ.
3. Выбраю один подход, прошу первый вариант кода.
4. Проверка и обучение. Открываю всю документацию по API функций, которые я раньше не вызывал или с которыми я менее знаком. Прошу объяснений, уточнений, изменений, порой можно вернуться и попробовать другой подход.
6. Тестирую
7. Git commit.
Затем спрашиваю: "что можно улучшить дальше?". Повторяю.
Вот такой цикл разработки с ИИ. Акцент делается на том, чтобы держать на очень коротком поводке этого нового чрезмерно рьяного младшего разработчика с энциклопедией в голове и нулевым чувством вкуса к хорошему коду. Он блефует, ошибается, не отличает красивое решение от костыля. И акцент на том, чтобы быть медленным, осторожным, параноидально все проверять и контролировать, сталкиваясь с чем-то незнакомым обучаться на ходу самому, а не делегировать.
Эти шаги приходится выполнять вручную. Это неудобно, не автоматизировано, не поддерживается в современных инструментах. Мы все еще на начальной стадии развития и в области UI/UX для программирования с применением AI еще предстоит многое сделать.
PS.
Возможно, вы заметили, что здесь нет пункта 5 - это потому, что его нет и в оригинальном посте Karpathy. Думаем, что в пункте 5 ответ на главный вопрос вайбкодинга, жизни, вселенной и всего такого, но к сожалению он только для посвященных.
Замечаю, что при серьезной работе с AI над кодом у меня выработался ритм. И он сильно отличается от «Vibe Coding». Кратко по шагам:
1. Собираю весь контекст. Если проект небольшой — всё подряд в промпт:
files-to-prompt . -e ts -e tsx -e css -e md --cxml --ignore node_modules -o prompt.xml
На больших — тщательно выбираю нужные файлы. Чем полнее контекст, тем меньше шансов на бред в ответах.
2. Описываю маленькую конкретную задачу. Не просить сразу код, а попросить несколько вариантов реализации с их плюсами и минусами. Почти всегда есть несколько способов сделать что-то, и LLM не всегда выбирает оптимальный способ.
3. Выбраю один подход, прошу первый вариант кода.
4. Проверка и обучение. Открываю всю документацию по API функций, которые я раньше не вызывал или с которыми я менее знаком. Прошу объяснений, уточнений, изменений, порой можно вернуться и попробовать другой подход.
6. Тестирую
7. Git commit.
Затем спрашиваю: "что можно улучшить дальше?". Повторяю.
Вот такой цикл разработки с ИИ. Акцент делается на том, чтобы держать на очень коротком поводке этого нового чрезмерно рьяного младшего разработчика с энциклопедией в голове и нулевым чувством вкуса к хорошему коду. Он блефует, ошибается, не отличает красивое решение от костыля. И акцент на том, чтобы быть медленным, осторожным, параноидально все проверять и контролировать, сталкиваясь с чем-то незнакомым обучаться на ходу самому, а не делегировать.
Эти шаги приходится выполнять вручную. Это неудобно, не автоматизировано, не поддерживается в современных инструментах. Мы все еще на начальной стадии развития и в области UI/UX для программирования с применением AI еще предстоит многое сделать.
PS.
Возможно, вы заметили, что здесь нет пункта 5 - это потому, что его нет и в оригинальном посте Karpathy. Думаем, что в пункте 5 ответ на главный вопрос вайбкодинга, жизни, вселенной и всего такого, но к сожалению он только для посвященных.
X (formerly Twitter)
Andrej Karpathy (@karpathy) on X
Noticing myself adopting a certain rhythm in AI-assisted coding (i.e. code I actually and professionally care about, contrast to vibe code).
1. Stuff everything relevant into context (this can take a while in big projects. If the project is small enough…
1. Stuff everything relevant into context (this can take a while in big projects. If the project is small enough…
👍24❤2
Завтра в 14:30 проведем прямой эфир с Антоном Мальцевым (ML Lead в Artisight, фаундер RemBrain, автор YouTube- и Telegram-каналов) о технической стороне современных нейросетей.
Мы поговорим:
🔵 об аппаратных компонентах, критичных для эффективной работы с ИИ;
🔵 о том, как оптимизировать код под разные аппаратные архитектуры;
🔵 об особенностях инфраструктуры для обучения и инференса;
🔵 о практических решениях проблемы дефицита GPU.
Антон поделится техническими деталями и ответит на ваши вопросы в прямом эфире. Присоединяйтесь, чтобы узнать о «железной» стороне AI-разработки — это особенно актуально в условиях растущей стоимости вычислительных ресурсов.
📅 Подключайтесь!
#ML_инфраструктура #оптимизация_моделей #разработка_ИИ #прямой_эфир
Мы поговорим:
Антон поделится техническими деталями и ответит на ваши вопросы в прямом эфире. Присоединяйтесь, чтобы узнать о «железной» стороне AI-разработки — это особенно актуально в условиях растущей стоимости вычислительных ресурсов.
📅 Подключайтесь!
#ML_инфраструктура #оптимизация_моделей #разработка_ИИ #прямой_эфир
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9
Audio
Есть ли у вас какие соображения о специфичности UX/UI для взаимодействующих с ИИ систем в режиме диалога? Исследование, опубликованное в https://dl.acm.org/doi/10.1145/3706598.3714222 показало, что текстовое чат-взаимодействие может быть значительно улучшено для удобства пользователя, если его дополнить GUI , отражающим прогресс - Conversation Progress Guide (CPG). Сегодня мы вместо текстового обзора содержания статьи предлагаем аудиозапись подкаста, подготовленную ИИ после прочтения.
👍5❤1👎1
Vibe Coding News за эту неделю:
Cursor опубликовал список самых популярных и быстрорастущих моделей среди разработчиков. Ведущие позиции заняли Claude 3.7 Sonnet и Gemini 2.5 Pro. DeepSeek V3.1 и модели o3, o4-mini показывают стремительный рост.
У Claude появилась MCP интеграция с продуктами Atlassian, Zapier, Intercom.
Cursor теперь может создавать, читать и изменять Figma-файлы, создавая дизайн через новый сервер MCP.
Согласно данным от Anthropic, ИИ преимущественно используется в задачах разработки программного обеспечения, что указывает на его трансформирующее влияние на отрасль.
На конференции Meta LlamaCon Сатья Наделла заявил, что 20–30% кода в репозиториях Microsoft создается ИИ. Лучше всего ИИ справляется с Python, хуже — с C++. CTO Microsoft ожидает, что к 2030 году до 95% кода будут писать ИИ. Для сравнения: Google уже генерирует более 30% кода с помощью ИИ. Meta пока не раскрывает свои цифры. Точные методики подсчета неясны, но тренд очевиден.
Марк Цукерберг заявил, что в ближайшие 12–18 месяцев LLM-модели смогут сами писать большую часть кода для дальнейшего развития ИИ - по крайней мере внутри Meta. В комментариях скепсис: Сроки уже сдвигались (раньше говорил «до конца 2025»), модели часто выдают раздутое и переусложнённое решение, с фундаментальной наукой ИИ всё ещё не справляется.
Сайлас Альберти из Cognition (создатели Devin) анонсировал DeepWiki —энциклопедию всех репозиториев GitHub обработав 4 млд строк кода. Заменив любой URL публичного репозитория GitHub на https://deepwiki.com/org/repo, можно получить вики-подобное описание библиотеки и чат-бота на базе Devin для помощи в использовании. Cognition’s DeepWiki интегрирован с чат-ботом, поддерживаемым Devin, для объяснения кода в репозиториях.
Пропустили что-то важное?
Cursor опубликовал список самых популярных и быстрорастущих моделей среди разработчиков. Ведущие позиции заняли Claude 3.7 Sonnet и Gemini 2.5 Pro. DeepSeek V3.1 и модели o3, o4-mini показывают стремительный рост.
У Claude появилась MCP интеграция с продуктами Atlassian, Zapier, Intercom.
Cursor теперь может создавать, читать и изменять Figma-файлы, создавая дизайн через новый сервер MCP.
Согласно данным от Anthropic, ИИ преимущественно используется в задачах разработки программного обеспечения, что указывает на его трансформирующее влияние на отрасль.
На конференции Meta LlamaCon Сатья Наделла заявил, что 20–30% кода в репозиториях Microsoft создается ИИ. Лучше всего ИИ справляется с Python, хуже — с C++. CTO Microsoft ожидает, что к 2030 году до 95% кода будут писать ИИ. Для сравнения: Google уже генерирует более 30% кода с помощью ИИ. Meta пока не раскрывает свои цифры. Точные методики подсчета неясны, но тренд очевиден.
Марк Цукерберг заявил, что в ближайшие 12–18 месяцев LLM-модели смогут сами писать большую часть кода для дальнейшего развития ИИ - по крайней мере внутри Meta. В комментариях скепсис: Сроки уже сдвигались (раньше говорил «до конца 2025»), модели часто выдают раздутое и переусложнённое решение, с фундаментальной наукой ИИ всё ещё не справляется.
Сайлас Альберти из Cognition (создатели Devin) анонсировал DeepWiki —энциклопедию всех репозиториев GitHub обработав 4 млд строк кода. Заменив любой URL публичного репозитория GitHub на https://deepwiki.com/org/repo, можно получить вики-подобное описание библиотеки и чат-бота на базе Devin для помощи в использовании. Cognition’s DeepWiki интегрирован с чат-ботом, поддерживаемым Devin, для объяснения кода в репозиториях.
Пропустили что-то важное?
OfficeChai
The Top AI Models Being Used On Cursor
There are all manner of coding benchmarks that rank the top AI models on the basis of the performance, but there might be a different way of comparing different models -- by how much they're
👍12🤡3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Как устроены AI-агенты? Рассказала Анна Авдюшина, основываясь на систематическом обзоре, где выделены 18 архитектурных паттернов для построения таких агентов.
Анна Авдюшина преподаёт на факультете «Программная инженерия и компьютерная техника» и работает инженером в центре «Сильный ИИ в промышленности» университета ИТМО.
Вместе разбираем:
🔵 как агенты интерпретируют расплывчатые цели пользователей и превращают их в планы действий;
🔵 каким образом они могут рефлексировать, запрашивать помощь у других агентов или человека и принимать коллективные решения;
🔵 какие подходы позволяют повысить надёжность, объяснимость и гибкость работы агентов.
Запись лекции доступна здесь и на других площадках:
➡️ YouTube
➡️ ВКонтакте
➡️ ЯндексМузыка
Анна Авдюшина преподаёт на факультете «Программная инженерия и компьютерная техника» и работает инженером в центре «Сильный ИИ в промышленности» университета ИТМО.
Вместе разбираем:
Запись лекции доступна здесь и на других площадках:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13❤4
Последнее время с ростом способностей искусственного интеллекта нередко обсуждается, кому будет принадлежать будущее — "кремниевым" или "кожаным"...
15 мая в 12:00 Владимир Крылов проведет новую лекцию, на которой познакомит вас с симбиотическим объектом, получившим название биокомпьютер CL1. В нем совместно функционируют и живые нейроны человека, и кремниевые электрические схемы. Энергию им несут и электрический ток, и питательный бульон.
Что может CL1 уже сегодня? Куда ведут исследования и стоит ли задуматься о покупке? Ведь он уже продается за 35 тысяч долларов...
Подключайтесь и задавайте вопросы лектору! Их можно оставить в чате на YouTube или в комментариях к этому посту.
15 мая в 12:00 Владимир Крылов проведет новую лекцию, на которой познакомит вас с симбиотическим объектом, получившим название биокомпьютер CL1. В нем совместно функционируют и живые нейроны человека, и кремниевые электрические схемы. Энергию им несут и электрический ток, и питательный бульон.
Что может CL1 уже сегодня? Куда ведут исследования и стоит ли задуматься о покупке? Ведь он уже продается за 35 тысяч долларов...
Подключайтесь и задавайте вопросы лектору! Их можно оставить в чате на YouTube или в комментариях к этому посту.
👍8
С небольшим опозданием Vibe Coding News за предыдущую неделю:
Модель Gemini 2.5 Pro продемонстрировала улучшения в генерации кода, особенно в создании интерактивных веб-приложений. Она заняла первое место в WebDev Arena, обойдя Claude, и продемонстрировала лучшие результаты в кодинге, математике, креативном письме и обработке длинных запросов. В официальном пресс-релизе выложены сравнения по бенчмаркам с ведущими моделями и Gemini 2.5 лишь немного уступает o3, обгоняя другие модели.
OpenAI приобрела стартап Windsurf за $3 млрд. В ветке на Reddit обсуждают, что главная цель покупки не в том, чтобы заполучить форк VS Code или пользователей, сколько получить данные. OpenAI строит платформу для "код-агентов", которые могут работать как полноценные разработчики. Для их обучения нужны реальные паттерны взаимодействия между человеком и AI в кодинге - то, что WindSurf и собирает, и то чего OpenAI видимо не удалось получить от Cursor.
Satya Nadella, CEO Microsoft, в недавнем интервью выразил радикальное видение будущего, заявив, что в эпоху ИИ-агентов может исчезнуть сама концепция "приложений", таких как Excel. Имея в виду,что в будущем ИИ-агенты будут просто выполнять задачи по запросу пользователя — без нужды в интерфейсах, кнопках, шаблонах и т.д. Excel нужен чтобы проанализировать данные, а ИИ-агент может выдать пользователю сразу ответ, без промежуточной таблицы или создав на ходу подходящее приложение, если в нем есть необходимость.
Пользователи Reddit в комментах считают, что идея «смерти всех приложений» пока это больше маркетинговый ход и утопия, чем реальное предсказание. Многие области деятельности, например, финансы, требуют не только ответ, но полную и понятную трассировку расчета, да и модели пока не демонстрируют безупречных результатов. Будущее — это гибрид: ИИ-помощники в связке с понятными, проверяемыми инструментами, а не полная замена.
В youtube интервью разработчик, запустивший проект Claude Code (агент для программирования), заявил, что 80% кода был сгенерирован самим ИИ, а человек лишь задавал направление и проверял результат. Пользователи Redditа предсказывают скорое появление AGI (искусственного общего интеллекта) и подтверждают, что разработка с ИИ уже радикально изменилась. Побеждает не тот, кто пишет код, а тот, кто умеет грамотно ставить задачи ИИ.
Модель Gemini 2.5 Pro продемонстрировала улучшения в генерации кода, особенно в создании интерактивных веб-приложений. Она заняла первое место в WebDev Arena, обойдя Claude, и продемонстрировала лучшие результаты в кодинге, математике, креативном письме и обработке длинных запросов. В официальном пресс-релизе выложены сравнения по бенчмаркам с ведущими моделями и Gemini 2.5 лишь немного уступает o3, обгоняя другие модели.
OpenAI приобрела стартап Windsurf за $3 млрд. В ветке на Reddit обсуждают, что главная цель покупки не в том, чтобы заполучить форк VS Code или пользователей, сколько получить данные. OpenAI строит платформу для "код-агентов", которые могут работать как полноценные разработчики. Для их обучения нужны реальные паттерны взаимодействия между человеком и AI в кодинге - то, что WindSurf и собирает, и то чего OpenAI видимо не удалось получить от Cursor.
Satya Nadella, CEO Microsoft, в недавнем интервью выразил радикальное видение будущего, заявив, что в эпоху ИИ-агентов может исчезнуть сама концепция "приложений", таких как Excel. Имея в виду,что в будущем ИИ-агенты будут просто выполнять задачи по запросу пользователя — без нужды в интерфейсах, кнопках, шаблонах и т.д. Excel нужен чтобы проанализировать данные, а ИИ-агент может выдать пользователю сразу ответ, без промежуточной таблицы или создав на ходу подходящее приложение, если в нем есть необходимость.
Пользователи Reddit в комментах считают, что идея «смерти всех приложений» пока это больше маркетинговый ход и утопия, чем реальное предсказание. Многие области деятельности, например, финансы, требуют не только ответ, но полную и понятную трассировку расчета, да и модели пока не демонстрируют безупречных результатов. Будущее — это гибрид: ИИ-помощники в связке с понятными, проверяемыми инструментами, а не полная замена.
В youtube интервью разработчик, запустивший проект Claude Code (агент для программирования), заявил, что 80% кода был сгенерирован самим ИИ, а человек лишь задавал направление и проверял результат. Пользователи Redditа предсказывают скорое появление AGI (искусственного общего интеллекта) и подтверждают, что разработка с ИИ уже радикально изменилась. Побеждает не тот, кто пишет код, а тот, кто умеет грамотно ставить задачи ИИ.
Google DeepMind
Gemini 2.5 Pro
Gemini 2.5 Pro is our most advanced model for complex tasks. With thinking built in, it showcases strong reasoning and coding capabilities.
🔥5❤2👍1
🔴 Программист и/или ChatGPT?!
Друзья, не пропустите горячую дискуссию о том, чем плох или хорош код, созданный искусственным интеллектом!
Код от нейросетей пишется за секунды, но какие скрытые уязвимости он несёт? Может ли одна строчка кода от ChatGPT стоить компании миллионы? Или ИИ-помощники — это крутой инструмент:
В эфире:
Алёшин Николай — Golang разработчик (ШтрафовНет.ру)
Карасев Павел — бизнес-партнер (Компьютерные технологии)
Владас Жиленас — CTO (ItFox)
Иван Кузьминов — техлид (Outlines Tech)
Дмитрий Смирнов - Основатель и технический лидер компании codesmirnov
Будем разбирать реальные кейсы, анализировать риски и искать золотую середину между удобством ИИ-помощников и безопасностью кода.
📺 Прямой эфир на нашем канале и на Youtube https://www.youtube.com/watch?v=Cvv5y7r9G4o
Друзья, не пропустите горячую дискуссию о том, чем плох или хорош код, созданный искусственным интеллектом!
Код от нейросетей пишется за секунды, но какие скрытые уязвимости он несёт? Может ли одна строчка кода от ChatGPT стоить компании миллионы? Или ИИ-помощники — это крутой инструмент:
В эфире:
Алёшин Николай — Golang разработчик (ШтрафовНет.ру)
Карасев Павел — бизнес-партнер (Компьютерные технологии)
Владас Жиленас — CTO (ItFox)
Иван Кузьминов — техлид (Outlines Tech)
Дмитрий Смирнов - Основатель и технический лидер компании codesmirnov
Будем разбирать реальные кейсы, анализировать риски и искать золотую середину между удобством ИИ-помощников и безопасностью кода.
📺 Прямой эфир на нашем канале и на Youtube https://www.youtube.com/watch?v=Cvv5y7r9G4o
YouTube
ПРОГРАММИСТ и/или CHATGPT?
Искусственный интеллект пишет код, но можно ли ему доверять? Четыре эксперта расскажут в ходе дискуссии о скрытых уязвимостях, которые ИИ оставляет в вашем проекте — и правда ли, что программисты скоро станут просто "надзирателями" за нейросетями.
В прямом…
В прямом…
🔥2❤1
Статья представляет собой анонс AlphaEvolve, нового агента для написания кода, разработанного Google DeepMind и работающего на базе Gemini. Этот инструмент призван автоматизировать обнаружение и оптимизацию алгоритмов, используя возможности больших языковых моделей в сочетании с автоматизированной оценкой результатов. AlphaEvolve уже продемонстрировал значительные улучшения в различных областях, включая оптимизацию инфраструктуры Google и поиск новых решений сложных математических задач.
https://deepmind.google/discover/blog/alphaevolve-a-gemini-powered-coding-agent-for-designing-advanced-algorithms/
https://deepmind.google/discover/blog/alphaevolve-a-gemini-powered-coding-agent-for-designing-advanced-algorithms/
Google DeepMind
AlphaEvolve: A Gemini-powered coding agent for designing advanced algorithms
New AI agent evolves algorithms for math and practical applications in computing by combining the creativity of large language models with automated evaluators
👍8