Мой опыт работы с ИИ-ассистентом по имени Claude
Выход из-за печкиЯ уже писал о том, как пробовал использовать Claude 3.5 Sonnet для написания игр. Был обнадёживающий опыт и общее впечатление перспективности использования нейронных сетей в программировании. Но всё замыкалось на том, что у Claude, пожалуй, самые низкие лимиты — по количеству сообщений в чате, размеру и количество чатов. Хотя в бесплатной версии Claude от Anthropic позволяет использовать почти весь свой мощный арсенал, очень быстро натыкаешься на эти самые лимиты.
Невизуальная доступность: опыт незрячего в использовании компьютерного зрения и LLM для взлома цифровых барьеров
С развитием LLM моделей AI начали появляться разные ИИ агенты, автоматизирующие задачи. Но есть задачи, типа рутинного создания папок в облаке или удаления файлов, которые хорошо бы автоматизировать, но ручками сделать можно. А есть задачи, где без дополнительной технической помощи никак. Сейчас я говорю например о тех, которые в связи с инвалидностью просто физически не могут осуществлять элементарные для большинства операции. Сегодня я вспомнил об этом посте
Исследование: DeepSeek снижает качество кода для пользователей из Тайваня и Тибета
Исследователи IT-компании CrowdStrike провели эксперимент, в ходе которого они запрашивали у DeepSeek помощь в написании программного кода. Выяснилось, что нейросеть может изменять качество выдачи в зависимости от региона, в котором находится пользователь.
Создание умных AI-агентов: полный курс по LangGraph от А до Я. Часть 2. Диалоговые агенты: память, сообщения и контекст
Представьте себе AI-агента, который не просто выполняет изолированные задачи, а ведет осмысленный диалог, запоминает контекст разговора и принимает решения на основе накопленной информации.Вместо простого:Пользователь: "Сколько будет 2+2?"Бот: "4"Мы создадим агента, который может:Пользователь: "Привет! Меня зовут Алексей, я работаю Python-разработчиком"Агент: "Приятно познакомиться, Алексей! Как дела в мире Python? Над какими проектами сейчас работаешь?"Пользователь
Писать код просто, а читать сложнее
Написать код легко. Если у вас в голове сложилось решение, и вы уверенно владеете синтаксисом вашего любимого языка программирования, то напишете код с лёгкостью. А может быть у вас есть LLM, которая напишет за вас целые функции? Тогда ещё проще. Но сложнее всего не писать код, а читать. Требуется время, чтобы загрузить себе в голову ментальную модель системы. Вот это по-настоящему трудозатратно.Ментальная модель
Эргономика рабочего места разработчика: от кресла до освещения (с опорой на исследования)
Каждый из нас хотя бы раз задумывался, почему после рабочего дня спина ноет, глаза красные, а мысли путаются. Я решил покопаться глубже в тему эргономики рабочего места разработчика — от кресла и монитора до света, клавиатуры и даже крошечных скриптов, которые помогают отслеживать «здоровье» сидячего образа жизни. Это не будет сухой теорией: я покажу исследования, реальные советы и даже куски кода, которые можно прикрутить к своему workflow.
SWE-MERA — новый динамический бенчмарк для моделей агентной генерации кода
Всем привет! Пару месяцев назад Альянс в сфере искусственного интеллекта, в который MWS AI тоже входит, запустил
История статической и динамической типизации
Привет, Хабр! Меня зовут Глеб, я Java-разработчик в Сбере. Сегодня я хочу рассказать про исторический контекст двух фундаментальных подходов к системе типов в программировании.Наверное, каждый разработчик, знает, что такое статическая и динамическая типизация (или хотя бы одно из этих понятий). Действительно, все современные языки программирования можно отнести либо к статически, либо к динамически типизированным. Идеи, лежащие в основе этих подходов, достаточно легко объяснить на пальцах: при статической типизации мы знаем все типы, используемые нашей программой, ещё во время её компиляции.
ИИ-боты смогут расплачиваться без человека — команда от Google представила AP2 протокол
Google представил новый открытый протокол AP2 (Agent Payments Protocol)
