UI-тестирование с применением машинного обучения
В данной статье отражена попытка применить модель детекции для UI-тестирования.Предполагалось, что внедрение ML должно позволить (даже при полном изменении интерфейса) не переписывать автотесты и полностью исключить человеческий фактор при UI-тестировании. Для автоматизации UI-тестировании использовались следующие инструменты:Selenium – инструмент для автоматизации действий с браузером; Pytest – инструмент для выполнения и проверки тестовых сценариев;ML – обученная модель машинного обучения.Для эксперимента была выбрана модель YOLOv8
Gemini 3 Pro вышла и уже доступна в AI Studio
Google включил Gemini 3 Pro в AI Studio.
Вы доверяете ИИ больше, чем своим разработчикам. И это ваша главная ошибка
Изображение принадлежит автору (сгенерировано с помощью Google Gemini)Я нисколько не сомневаюсь, что системы ИИ (от ассистентов по кодированию до
Вышел Grok 4.1
Компания xAI представила Grok 4.1, новое обновление своей модели, которое значительно повышает способность системы понимать и реагировать на эмоции пользователя. В бенчмарке EQ-Bench по оценке эмоционального интеллекта Grok 4.1 показал лучшие результаты среди всех существующих моделей.
Depth Anything 3 упрощает 3D-генерацию из изображений
ByteDance представила Depth Anything 3
Google Colab теперь напрямую интегрирован с Visual Studio Code
Google выпустила расширение для Visual Studio Code, которое позволяет запускать ноутбуки .ipynb
Sakana AI привлекает $135 млн на создание моделей, оптимизированных под Японию
Токийская компания Sakana AI
