Генерация автотестов и локаторов с ИИ: рабочий код и подводные камни
Всем привет! Я продолжаю цикл статей про применение ИИ в тестировании. В прошлый раз мы остановились на том, что без README с описанием архитектуры фреймворка генерация автотестов на большом легаси-проекте превращается в бесконечный цикл ревью и правок. Поэтому, начать лучше с создания такого документа, а уже после него переходить к коду.Сегодня я расскажу о том, как именно я генерировала автотесты и локаторы, сколько это заняло по времени и где модель всё равно ошибалась.Что нужно для запуска генерации автотестов?Минимальный список артефактов на входе:README с архитектурой
Сегментация опухолей головного мозга на МРТ-снимках с акцентом на точность границы
Один из самых важных параметров на МРТ снимках — это граница опухоли. Именно эта граница определяет, какие структуры головного мозга были затронуты опухолью, и позволяет оценить степень поражения соседних областей и тканей. Благодаря качественному определению контура можно точнее спрогнозировать лечение, поэтому нельзя недооценивать важность определения границ.
Нейро сети для самых маленьких. Часть первая (которая после нулевой). Удобство в прокрустовом ложе оптимизации
Это первая (после нулевой) статья из серии Нейро сети для самых маленьких, в которой мы разбираем инфраструктуру для запуска нейронных сетей.Для обучения и инференса нейросетей и для любых видов High Performance Computing используются специализированные технологии: GPU/TPU, RDMA, Kernel bypass, NVLink, InfiniBand, RoCE и другие. Про некоторые из них большинство только что-то слышали, но сталкиваться с ними не приходилось.Нельзя просто взять ванильный стек Linux, воткнуть в него 400 Gb Ethernet+IP и получить рабочее решение. Почему?
История первого робота-пылесоса и его грандиозный провал
Electrolux Trilobite в компании Филиппы Форестер. Источник: MarcoPolo31West.
Разрабатываю игру в одиночку: нейросети вредят или спасают?
Что представляет собой разработка инди-игры в одиночку в 2026 году? Какие у инди-разработчика появились новые инструменты и какие возможности ему предоставляет современное развитие нейросетей? А также — что ждёт инди-индустрию в ближайшие годы? Своим мнением обо всех этих вопросах я и хочу поделиться в новой статье.1. Вступление
audiogear: как разметить миллионы аудиозаписей для TTS
Конвейер на Python + Hydra, который превращает папку с аудио в богато размеченный датасет: качество речи, просодия, разборчивость, спикер, транскрипция — по колонке на запись. От одной видеокарты до кластера, карты под нагрузкой, и он не падает на «длинном хвосте» записей, на которых обычно рассыпается наивный скрипт. Привет, Хабр!Я автор блога От обезьяны к LLM. Делюсь с вами пайплайном по подготовке аудиозаписей для обучения моделей синтеза речи (TTS). Для обучения TTS систем нужно много данных. И не просто «аудио + текст», а аудио, про которое известно всё
