Что будет с инженерами?
Мы занимаемся разработкой электроники для легкого электротранспорта и на днях обсуждали с нашими hardware-инженерами, сможет ли ИИ их заменить. С программистами уже всё понятно, их будущее выглядит печально. Причём последние программисты сейчас как раз дописывают код, который позволит ИИ окончательно обойтись без программистов. Символично.
Аналитик против рутины: как я с помощью макросов и ИИ сэкономила месяцы на проекте для промышленной энергетики
Всем привет, меня зовут Алина, я работаю системным аналитиком. Я не программист. Но в какой‑то момент на нашем проекте передо мной встала задача, которую вручную невозможно было решить в разумные сроки. Пришлось взять в руки VBA‑скрипты, нейросеть, немного упрямства и находчивости. Но обо всём по порядку...Сначала был вызов
Как довериться AI-агентам, чтобы не ревьюить код
Когда мы делегировали генерацию кода AI-агентам, на программистов легла дополнительная нагрузка. Разработчикам приходилось вычитывать код, в котором даже оператор агента разбирается поверхностно. Из-за этого 50% времени, сэкономленного на создании кода, сжигалось на его ревью. Я Александр Кальницкий, архитектор Mindbox. Для меня было пыткой вычитывать диффы на 10k строк, которые агент создал за час. В статье расскажу, как перестроил работу с AI-агентами, чтобы не тратить время на ревью нейросгенерированного кода.
Средовой подход вместо системного: как проектировать ИТ-продукты, которые растят сами себя
Привет, Хабр! В своей прошлой статье про будущее ИТ я писал о важности формулирования новых вызовов в индустрии:
Летний аналитический фестиваль: ИИ у аналитиков и другие темы
Прошел очередной Летний аналитический фестиваль
ИИ-стартап Джеффа Безоса стремится создать «искусственного инженера-универсала»
Основатель Amazon Джефф Безос заявил, что его новый стартап в области ИИ Prometheus будет работать над созданием «искусственного инженера-универсала». Он стремится разработать инженерные инструменты на основе ИИ для помощи в проектировании физических продуктов.
В агентскую эпоху не все архитектуры кода одинаково полезны
Дебаты, касающиеся программирования с применением агентов, в основном касаются подбора инструментария — какую IDE, какую модель, какой CLI использовать и т.д. Гораздо меньше внимания уделяется более интересному вопросу: а сохраняет ли в таких условиях актуальность сам подход к структурированию кода, которому нас учили, если у той штуки, которая теперь пишет код, ограничена долговременная память, а также ограничено контекстное окно? Более того, агент зачастую должен добиваться прогресса по задаче, не имея «перед глазами» всей системы.
Часть 4: Обучение и валидация модели — 250 эпох, 94.55% точности и борьба с переобучением
От диплома до продакшена: Как я создавал архитектуры ИИ-проектовЧасть 4: Обучение и валидация модели — 250 эпох, 94.55% точности и борьба с переобучениемВ этой части я расскажу о самом критическом этапе — обучении модели. Здесь 250 эпох отделяют работающую модель от неработающей, а правильная настройка гиперпараметров определяет успех всего проекта.СодержаниеВведение: Почему обучение — это не просто «нажать кнопку»Подготовка данных к обучению
