BrainChip анонсировала Akida Pico — нейроморфный процессор с энергопотреблением всего 1 мВт, предназначенный для устройств с ограниченным питанием: смартфоны, носимая электроника и умные устройства.
Akida Pico имитирует работу мозга, обмениваясь электрическими импульсами (спайками) вместо традиционных логических цепей. Чип включает нейронный процессор, блоки обработки событий, SRAM для хранения весов модели, блоки прямого доступа к памяти и дополнительные периферийные устройства. В некоторых случаях он может работать автономно.
BrainChip разработала архитектуры моделей ИИ, оптимизированные для минимального энергопотребления, снижая потребление энергии в пять раз по сравнению с традиционными моделями на обычных микропроцессорах. Akida Pico может использоваться для голосовой активации, шумоподавления в наушниках, AR-очках и слуховых аппаратах.
spectrum.ieee.org
Gemini Live запускает поддержку генеративного ИИ-помощника на более чем 40 языках. Инструмент позволит общаться на двух языках на одном устройстве, и в разработке находится дальнейшее расширение одновременно поддерживаемых языков.
Многоязычная поддержка также будет работать с интеграцией Gemini для других приложений и сервисов Google: Google Календарь, Задачи, Keep и Утилиты.
Установить предпочитаемые языки в приложении Android: «Настройки» > «Google Ассистент» > «Языки» и выберите первый предпочитаемый язык. Для второго языка есть опция «Добавить язык».
О планах по выпуску Gemini Live для iPhone не сообщалось.
engadget.com
В MIT CSAIL разработали метод Message-Passing Monte Carlo (MPMC), основанный на GNN, которые позволяют точкам самооптимизироваться и достигать лучшей равномерности для решения сложных многомерных задач. GNN преобразуют случайные выборки, минимизируя L2-расхождение, что позволяет MPMC создавать наборы точек, подходящие для конкретных приложений.
В вычислительных финансах MPMC может улучшить результаты в задачах ценообразования опционов и оценки рисков, а в робототехнике - помочь в планировании пути и движении для оптимальной навигации роботов.
news.mit.edu
CharacterAi решила отказаться от разработки больших языковых моделей и сосредоточиться на улучшении потребительской платформы. Это решение было принято после сделки с Google, в рамках которой интернет-гигант приобрел единовременную лицензию на технологию CharacterAi.
Рост затрат на обучение моделей усложнил конкуренцию с Google, Microsoft, OpenAI и Amazon. Компания решила сконцентрироваться на создании масштабируемой платформы чат-ботов, аудитория которой, по оценкам, насчитывает более 20 миллионов активных пользователей в месяц.
Несмотря на уход основателей и сокращение амбиций в области разработки моделей, компания с оптимизмом смотрит в будущее благодаря финансированию от Google.
btimesonline.com
BM Research и NASA совместно разработали Prithvi WxC – модель глубокого обучения для прогнозирования погоды и моделирования климата с 2,3 млрд. параметров и 160 переменными из набора данных MERRA-2.
Модель использует трансформерную архитектуру для обработки долгосрочных зависимостей, комбинацию локальных и глобальных механизмов внимания для обработки больших объемов данных и эффективного захвата пространственно-временных закономерностей.
Prithvi WxC обучается с помощью комбинированной функции цели, которая объединяет задачи маскированной реконструкции и прогнозирования, что повышает ее универсальность в различных приложениях, включая прогнозирование с авторегрессионным развертыванием и оценку экстремальных погодных явлений.
Arxiv | Модель на HF | Проект на Github
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍39❤7🔥2🥱1
Depth Pro - базовая модель для метрической монокулярной оценки глубины по по одному изображению в режиме zero-shot. Она позволяет синтезировать Hi-Res карты глубины с высокой точностью определения границ объектов, воспроизводя их форму, расположение и абсолютный масштаб без использования метаданных камеры.
Архитектура модели основана на применении энкодеров ViT к фрагментам изображения, извлеченным в нескольких масштабах.
Используются два кодировщика ViT: фрагментный энкодер, обрабатывающий блоки изображения для изучения масштабно-инвариантных представлений и энкодер изображения, фиксирующий предсказания в глобальном контексте.
Модель работает с фиксированным разрешением 1536x1536 пикселей, а каждый из модулей ViT - 384x384 пикселей.
Для обучения используются 5 целевых функций (LMAE, LMSE, LMAGE, LMALE и LMSGE ) на основе канонической обратной глубины и применяется двухэтапный план обучения. Набор данных состоит из 43 датасетов.
Первый этап учит обобщающим признакам, основанным на смеси реальных и синтетических данных, а второй — повышению резкости границ на синтетических данных с точной информацией о глубине.
Модель показала высокую точность на различных наборах данных (Booster, ETH3D, Middlebury, nuScenes, Sintel и Sun-RGBD91011) .
Depth Pro превзошла другие методы по точности оценки фокусного расстояния на наборах данных DDDP, FiveK, PPR10K, RAISE, SPAQ и ZOOM.
Скорость инференса, замеренная в тестировании - 0,3 секунды на генерацию карты глубины 2,25-мегапиксельного изображения.
# setting up a venv:
conda create -n depth-pro -y python=3.9
conda activate depth-pro
pip install -e .
# Download pretrained checkpoints:
source get_pretrained_models.sh
# Run the inference from CLI on a single image:
depth-pro-run -i ./data/example.jpg
# Running from python
from PIL import Image
import depth_pro
model, transform = depth_pro.create_model_and_transforms()
model.eval()
image, _, f_px = depth_pro.load_rgb(image_path)
image = transform(image)
prediction = model.infer(image, f_px=f_px)
depth = prediction["depth"] # Depth in [m].
focallength_px = prediction["focallength_px"] # Focal length in pixels.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #ViT #Depth #Apple
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥39👍18❤7🥰1
Платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для бенчмаркинга геномных фундаментальных моделей.
PocketDTA - модель для предсказания drag-target affinity (DTA), использующая трехмерную структурную информацию о лекарстве и целевом материале.
ZODIAC разработан для помощи кардиологам в диагностике клинически значимых аритмий с использованием данных пациентов, собранных в реальных условиях.
PROEDIT - методика обучения с техникой с "забыванием знаний" (knowledge unlearning) для выборочного удаления информации из предварительно обученной языковой модели белка для прогнозирования эффекта мутации.
ReXplain (Radiology eXplanation) - система на основе ИИ, которая генерирует понятные для пациентов видеоотчеты по результатам рентгенологических исследований.
Методология оценки медицинских аргументов, сгенерированных LLM, основанная на прокси-задачах и ранжировании. Позволяет точнее сопоставить результаты с критериями оценки человека и преодолеть типичные галлюцинации в LLM, используемых в качестве оценщиков.
MVSF-AB - метод, основанный на машинном обучении, который использует информацию о последовательности антитела и антигена для точного предсказания аффинности связывания.
Метод построения математических моделей биологических систем с использованием данных и нейронных сетей.
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤20🔥8👍5😁2
trl-X - метод, который позволяет управлять структурой и внешним видом изображений, создаваемых диффузионными моделями без необходимости дополнительного обучения или использования инструкций.
Ctrl-X предлагает управляемую генерацию, разделяя ее на две основные составляющие: сохранение пространственной структуры и семантически-осведомленный перенос стиля.
Для управления структурой используется прямая инъекция признаков сверточных слоев и карт внимания из входного изображения, который задает структуру.
Для переноса внешнего вида c входного источника применяется метод, основанный на статистике признаков, который учитывает пространственное соответствие между исходным и генерируемым изображениями.
Анализ карт внимания позволяет выявить семантические соответствия между ними и перенести стилистические характеристики с учетом их пространственного расположения.
Метод Ctrl-X не привязан к конкретным моделям и может применяться к любым диффузионным моделям T2I (текст-изображение) и T2V (текст-видео).
Программная реализация Ctrl-X на модели Stable Diffusion XL 1.0 поддерживает запуск с Gradio UI и инференс в CLI.
В обоих типах запуска Ctrl-X (Gradio и CLI) предусмотрена возможность оптимизации потребления VRAM : ключи запуска
cpu_offload и disable_refiner.Примерная утилизация VRAM для Gradio с использованием оптимизации выглядит следующим образом:
# Clone the repository
git clone https://github.com/genforce/ctrl-x.git
# Create Conda environment
conda env create -f environment.yaml
conda activate ctrlx
# Run Gradio Demo
python app_ctrlx.py
# or run CLI inference
python run_ctrlx.py \
--structure_image assets/images/horse__point_cloud.jpg \
--appearance_image assets/images/horse.jpg \
--prompt "a photo of a horse standing on grass" \
--structure_prompt "a 3D point cloud of a horse"
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Diffusers #CtrlX
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍34❤9🔥9🥱2
Система HMAХ анализирует данные, собираемые с поездов, чтобы предсказывать оптимальное время для замены деталей. Это первый коммерческий продукт Hitachi, использующий ИИ для обслуживания железных дорог, и он уже работает на некоторых маршрутах в Великобритании и Италии.
HMAX использует GPU от NVIDIA для мгновенного анализа изображений и данных о температуре и вибрации. Этот анализ позволяет проводить техобслуживание по мере износа узлов и повышает безопасность поездок.
kyodonews.net
OpenFinLLM Leaderboard - рейтинг LLM для финансовых задач. Он оценивает модели на 40 задачах в 7 категориях: извлечение информации, текстовый анализ, вопросы и ответы, генерация текста, управление рисками, прогнозирование и принятие решений. Для оценки используются метрики: точность, F-меру, ROUGE и коэффициент корреляции Мэтьюза.
С момента запуска в рейтинге лидируют модели GPT-4 и Llama 3.1, показавшие высокую точность в задачах по анализу финансовых настроений. В задачах финансового прогнозирования компактные модели Llama-3.1-7b и internlm-7b превосходят более крупные модели.
huggingface.co
MongoDB представила обновлённую версию 8.0 своей базы данных линейки Enterprise и облачного сервиса Atlas. Обновления обещают увеличить пропускную способность на 32%, ускорить пакетную запись на 56% и повысить скорость параллельной записи на 20%.
Для решения проблем, связанных с быстрым развитием ИИ, неопределённостью в выборе технологий и нехваткой навыков, MongoDB запустила программу MongoDB AI Application Program (MAAP).
Компания планирует создать глобальную экосистему партнёров, которые будут устанавливать отраслевые стандарты для решений на основе ИИ, сотрудничая с Microsoft Azure, Google Cloud Platform, Amazon Web Services, Accenture, Anthropic и Fireworks AI.
Уже реализованы коммерческие решения для «французской автомобильной компании» и «глобального производителя бытовой техники».
iteuropa.com
Исследователи из Университета Джона Хопкинса представили RATIONALYST - модель на базе LLaMa-3-Instruct-8B, разработанную для улучшения логических возможностей LLM за счет неявных логических обоснований, полученных из немаркированных текстовых данных. Rationalyst генерирует и фильтрует обоснования на основе подсказок-примеров, фиксируя основные схемы рассуждения для новых текстов.
Обученный на 79 000 неявных обоснованиях, Rationalyst отслеживает пошаговые решения проблем, генерируя обоснования для каждого этапа, чтобы направлять выбор оптимальных следующих шагов. При оценке различных логических задач RATIONALYST добился повышения точности в среднем на 3,9%, превзойдя GPT-4.
arxiv.org | Github.com
Networking Pro A7 Elite - новый чип для маршрутизаторов и сетевых устройств. Чип основан на новом стандарте Wi-Fi 7. A7 Elite может управлять до 16 потоками данных, это вдвое больше возможности предыдущей версии стандарта. A7 Elite преобразует данные с помощью 4096-QAM, технологии, которая кодирует на 20% больше информации в каждом импульсе по сравнению с методом в Wi-Fi 6.
Другая новая функция, MLO, позволяет маршрутизатору Wi-Fi 7 распределять соединение по нескольким радиочастотным диапазонам. Qualcomm утверждает, что маршрутизаторы, оснащенные A7 Elite, могут обеспечить пропускную способность до 33 ГБ\с.
A7 Elite интегрирован с сопроцессором ИИ, который имеет максимальную производительность 40 TOPS. Этот сопроцессор позволяет устройствам Wi-Fi, оснащенным A7 Elite, запускать модели ИИ локально. Qualcomm предлагает библиотеку из 100 предварительно оптимизированных моделей ИИ, чтобы упростить разработку программного обеспечения для производителей сетевого оборудования.
siliconangle.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍29❤7🔥4
Python 3.13, спустя ровно год с начала разработки, выпущен в релиз. Поддержка версии 3.13 планируется в течение 1.5 лет, и, после окончания этого срока еще 3.5 года версия будет получать критические обновления, связанные с безопасностью.
Ключевые изменения:
–enable-experimental-jit;–without-gil;locals() для функций, генераторов и сопрограмм;mimalloc от Microsoft;docstring;dbm реализован бэкенд dbm.sqlite3 по умолчанию для новых файлов;typing.TypeIs стала более интуитивной, чем typing.TypeGuard;typing.ReadOnly позволяет помечать элементы TypeDicts, доступные только для чтения;warnings.deprecated() добавлена для указания устаревших элементов в системе типов;ifc, audioop, chunk, cgi, cgitb, crypt, imghdr, mailcap, msilib, nis, nntplib, ossaudiodev, pipes, sndhdr, spwd, sunau, telnetlib, uu, xdrlib и lib2to3 из стандартной библиотеки;copy добавлена copy.replace();os добавлены функции для работы с таймером через timerfd;random получил интерфейс CLI;Git выпустил Git 2.47 с функциями и исправлениями ошибок от более чем 83 разработчиков, 28 из которых - новые.
В этой версии основное внимание уделяется повышению производительности и улучшению пользовательского опыта.
Основные изменения:
for-each-ref помогает определять базовую ветвь коммита, сводя к минимуму уникальные коммиты от первого родителя и упрощая идентификацию;DEVELOPER=1 наличие неиспользуемых параметров является ошибкой времени компиляции;reftable, обновление платформы модульного тестирования, усовершенствование git fsck и интеграция кода Visual Studio с git mergetool.@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Python #Git #Release
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍43🔥11❤9
Устройство будет построено на базе аппаратного ускорителя машинного обучения Intel Gaudi 3 и будет работать под управлением Inflection 3.0, новейшей LLM от Inflection AI. Inflection 3.0 будет доступна в двух версиях: одна для чат-ботов, а другая — для задач, требующих точного следования инструкциям пользователя.
Последняя также сможет предоставлять ответы в формате JSON, для расширения возможностей интеграции с другими приложениями.
По заявлению Inflection AI, их ПО на процессорах Intel может работать вдвое эффективнее, чем на процессорах некоторых конкурентов. Выпуск устройства запланирован на первый квартал 2025 года.
siliconangle.com
Издательский дом Hearst объявил о новом партнерстве с компанией OpenAI, в рамках которого контент газет и журналов Hearst будет интегрирован в продукты OpenAI. Соглашение охватывает более 20 журналов: Esquire, Cosmopolitan, ELLE и Runner’s World и более 40 газет.
Интеграция контента Hearst в продукты OpenAI позволит пользователям ChatGPT получать более широкий спектр информации: местные новости, мода, дизайн, здоровье, фитнес и автомобили.
Контент Hearst в ChatGPT будет сопровождаться соответствующими ссылками на оригинальные источники. Цель партнерства — повысить достоверность информации в продуктах OpenAI и обеспечить доступ к высококачественной журналистике.
openai.com
Министерство торговли США объявило конкурс с бюджетом до 100 миллионов долларов на разработку экологически чистых материалов и процессов для производства полупроводников с использованием ИИ.
Проект направлен на сокращение времени и ресурсов для создания новых материалов и фокусируется на AI/AE, объединяющем машинное обучение и автоматизированные лаборатории.
Внедрение AI/AE ускорит поиск и синтез материалов не только в полупроводниковой промышленности, но и в других областях, - энергетике, аэрокосмической и оборонной промышленности, биологии, химии и фармацевтики.
asiatimes.com
Baige 4.0 контролирует кластеры GPU, автоматически обнаруживая сбои и перенося рабочие нагрузки для предотвращения простоев. С его применением эффективность обучения LLM достигла 99,5%, что на 30% выше средних показателей по отрасли благодаря улучшениям в проектировании кластеров, планировании заданий и оптимизации VRAM. Платформа поддерживает кластеры до 100 000 графических процессоров.
Baidu также обновила платформу Qianfan Foundation Model до версии 3.0, обеспечивая доступ к почти 100 крупным моделям, включая ERNIE, и снизилая стоимость инференса моделей более чем на 90%.
analyticsindiamag.com
Веб-приложение Content Authenticity, выход бета-версии которого запланирован на первый квартал 2025 года, позволит помечать изображения, видео и аудиофайлы атрибутивными метаданными: имя автора, веб-сайт и страницы в социальных сетях.
Ключевой особенностью приложения является возможность запретить использование контента для обучения генеративных моделей ИИ. Метаданные, добавляемые приложением, будет сложно удалить, и они должны сохраняться даже на скриншотах. Приложение Content Authenticity станет ответом на опасения авторов по поводу несанкционированного использования их работ.
adobe.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍17❤13🔥3👏3😐1
Всего полтора года назад казалось, что запустить локально языковую или генеративную модель было чем-то из области фантастики, доступной немногим. Тогда было всего несколько самописных вариантов вариантов, и каждый из них требовал знаний, усилий и ресурсов.
Но время шло, и сфера фреймворков для инференса начала развиваться с невероятной скоростью. Появились новые фреймворки и инструменты, библиотеки, интерфейсы для запуска любых моделей на чем угодно.
Сегодня мы имеем десятки вариантов для инференса LLM, от простых и удобных фреймворков до сложных и требовательных систем. Выбор стал настолько широким, что теперь можно подобрать инструмент под конкретную задачу.
Это настоящая революция, которую мы не замечаем, и она происходит прямо на наших глазах. Интересно будет посмотреть. во что это выльется еще через полтора года.
Проект, написаный на С++, позволяет запускать LLM, VLM, MMLM на СUDA, AMD, NPU, Metal. Наиболее распространенные реализации - ollama и LMStudio.
Развертывание LLM на WebGPU. Самая быстрая реализация LLM на WebGPU из существующих на сегодняшний день.
Самый быстрый фреймворк для Mac. Поддерживает GenAI (Flux, SDXL и др.), speech-2-text (Whisper), LLM.
Минималистичный кроссплатформенный ML-фреймворк от Huggingface, написанный на Rust. Поддерживает работу с GPU и прост в использовании.
Фреймворк для запуска моделей напрямую в браузере, без сервера. Написан на Javascript (WebGPU) поверх ONNXruntimeweb.
Кроссплатформенный инструментарий от Huggingface для WebGPU/CPU инференса с поддержкой запуска квантованных версий моделей Whisper, Phi 2 & 3 и Moondream. Написан на Rust.
Кросплатформенный фреймворк с возможностью распределенного запуска модели на разных платформах (CUDA, ROCm и Cloud). Написан на Zig.
Простой и эффективный фреймворк для работы с GPU на C++. Работает с CUDA, AMD, Intel GPU, Metal за счет WebGPU.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Frameworks
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍43❤8🔥6😁1
LeLaN - метод, использующий модели Owl-ViT2 и OpenVLA для маркировки видеоданных из реальной среды с помощью языковых инструкций для навигации по объектам.
Политика навигации по объектам, обученная на этих данных, показала высокие результаты в задаче навигации по незнакомым объектам в разных условиях: внутри и снаружи помещений.
LeLaN использует аннотации VLM для маркировки видеоданных из различных источников: наборы данных о навигации роботов, видеоролики с экскурсиями с YouTube и данные из носимых видеорегистраторов. Эти аннотации предоставляют инструкции, охватывающие широкий спектр объектов с разной степенью детализации в их описаниях.
В процессе обучения политика навигации оптимизируется по трем направлениям:
После обучения LeLaN была проведена серия экспериментов из более 1000 испытаний, проведенных в реальных условиях.
Результаты показывают, что LeLaN превосходит существующие методы zero-shot политик навигации по способности ориентироваться в различных средах, надежности в условиях нечетких команд, способности следовать за пешеходами и навыке избегать столкновений.
Код, предлагаемый в репозитории LeLaN, разбит на две части: обучение модели на собственных данных и локальное развертывание с предварительно обученными моделями LeLaN на роботизированной платформе с NVIDIA Jetson Orin.
# Clone repository:
git clone https://github.com/NHirose/learning-language-navigation.git
# Set up the conda env:
conda env create -f train/train_lelan.yml
conda activate lelan
# Install the lelan packages:
pip install -e train/
# Install the `diffusion_policy` package:
git clone [email protected]:real-stanford/diffusion_policy.git
pip install -e diffusion_policy/
# Training lelan w/o collision avoidance
python train.py -c ./config/lelan.yaml
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Navigation #Robotics
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤20👍11🔥5
Fitbit Labs, новая программа от Google Fitbit, использует Google Gemini для анализа данных о сне, активности и сердечном ритме пользователей, формируя им ценную информацию о своем здоровье.
Первая функция Labs - "проводник по аналитике" - предоставляет ответы на вопросы о здоровье и выявляет тенденции в данных пользователей. Доступ к Labs открыт для ограниченного числа пользователей Fitbit, которые могут присоединиться к программе, выбрав соответствующий пункт во вкладке "Вы" в приложении Fitbit.
phonearena.com
Foxconn строит у себя на родине самый мощный суперкомпьютер на базе чипов Nvidia Blackwell. Суперкомпьютер Hon Hai Kaohsiung Super Computing Center будет построен на базе графических процессоров Nvidia Blackwell, оснащен 64 стойками GB200 NVL72 и 4608 ядрами Tensor Core. Общая расчетная производительность составит более 90 экзафлопс.
Foxconn планирует использовать суперкомпьютер для исследований рака, разработки больших языковых моделей и инноваций для "умных городов", чтобы вывести Тайвань в мировые лидеры отрасли ИИ.
Первая фаза проекта будет запущена в середине 2025 года, а полное развертывание суперкомпьютера запланировано на 2026 год.
venturebeat.com
OpenAI-Gradio предоставляет возможность создать веб-приложения с ИИ, используя всего несколько строк кода. Для запуска необходимо установить пакет из pip и указать OpenAI API KEY.
OpenAI-Gradio позволяет настраивать внешний вид и функциональность веб-приложений, используя возможности Gradio. Например, можно создавать пользовательские компоненты ввода и вывода, добавлять описания и примеры использования, а также интегрировать LLM в более крупные веб-интерфейсы Gradio.
OpenAI-Gradio поддерживает GPT-4-turbo, GPT-3.5-turbo и GPT-3.5-turbo-16k.
github.com
Процессор, предположительно, войдет в фазу пробного производства уже в этом месяце, а массовый выпуск запланирован на конец 2025 года. Ожидается, что новый процессор будет работать в паре с графическим процессором Nvidia и будет ориентирован на использование в готовых ПК Lenovo, Dell, HP и Asus.
Предполагаемая цена чипа составит около 300 долларов. Nvidia и MediaTek уже сотрудничают в рамках платформы Dimensity Auto Cockpit, предназначенной для автомобилей и использующей графические технологии Nvidia и Nvidia Drive OS.
tomshardware.com
O’Reilly опубликовала первые главы нового руководства «Жизненный цикл разработки ПО с использованием ИИ» (The AI-Enabled SDLC).
В руководстве, написанном техническим директором Tabnine Эраном Яхавом и основателем Tech Skills Transformations Брентом Ластером, описывается как ИИ меняет каждый этап жизненного цикла разработки ПО.
В первых главах, доступных бесплатно для подписчиков O’Reilly, описывается влияние ИИ на планирование, написание кода, тестирование, исправление кода, а также повышение безопасности и производительности.
В книге также рассматриваются распространенные ошибки и риски, связанные с использованием ИИ в разработке, и предлагаются стратегии интеграции ИИ для повышения эффективности разработчиков и качества кода.
streetinsider.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥15👍12❤6✍2