ai.
AI-генерация тестов: как превратить 3 месяца работы в 1 неделю
Главное за 30 секундПривет! В этой статье я расскажу о новом подходе к генерации автотестов для сложных финансовых протоколов. Мы максимально декомпозировали задачу создания тестового покрытия, разбив её на независимые шаги, каждый из которых решает конкретную проблему.Что вы узнаете:Как разбить сложную задачу автоматизации тестирования на управляемые этапыКакие проблемы возникают на каждом шаге и как их решатьПочему важно не пытаться сделать всё идеально с первого разаКак использовать AI для ускорения, но не полагаться на него полностью
OpenAI попалась на удалении датасета с пиратскими книгами
OpenAI оказалась в центре нового скандала, связанного с обучением своих моделей на нелегальных текстах. По данным Bloomberg Law
GitHub ждет перезагрузка: Microsoft выстраивает новую стратегию против AI-конкурентов — Business Insider
Исполнительный директор Microsoft Джей ПарихНа внутренней встрече руководители Microsoft представили план по защите GitHub от конкурентов в сфере ИИ-кодинга
Локальный ИИ в OpenIDE: Mellum + Continue + Ollama
ИИ в разработке уже не новость, а обыденность. На этом фоне набирает обороты другая тенденция — запускать модели локально. Причины понятны: приватность кода, работа без интернета, предсказуемая задержка и никакого вендор-лок. Вы контролируете, какая модель у вас крутится, какие данные она видит и что именно отправляется «наружу» (спойлер: ничего).
Какой табличный формат LLM понимают лучше всего? (Результаты по 11 форматам)
Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, в каком формате лучше всего передавать таблицы LLM. Исследование охватило 11 популярных форматов — от CSV и JSON до YAML и Markdown. Результаты неожиданны: разница в точности достигает 16 процентных пунктов, а выбор формата напрямую влияет на стоимость инференса и стабильность RAG-пайплайнов.
Зачем бизнесу GPT-платформа, а не просто LLM: опыт JET & Yandex GPT Lab
Меня зовут Антон Чикин, я руковожу отделом интеллектуального анализа в «Инфосистемы Джет». В статье я попробую показать на практическом примере, почему корпоративный ИИ нельзя свести к установке готовой LLM — и что именно приходится выстраивать вокруг неё, чтобы получить реальную ценность для бизнеса.Этот материал будет полезен тем, кто отвечает за внедрение ИИ в компаниях среднего и крупного масштаба: ИТ-директорам, архитекторам корпоративных систем, специалистам по информационной безопасности и тем, кто рассматривает генеративный ИИ как инструмент автоматизации бизнес-процессов.
