DeepSeek vs Mixtral: что безопаснее использовать для корпоративного чат-бота?
Языковая модель DeepSeek R1 наделала много шума в начале этого года. Сначала в AI-сообществе с восхищением обсуждали, как китайцам удалось получить качество генерации текста на уровне передовых западных моделей при меньших затратах на обучение. Затем восторг сменился жёсткой критикой о политической предвзятости, копировании моделей OpenAI и доступности истории запросов
AI-driven TDD — используем Code-LLM на максимум
С момента своего появления и по сей день подход Test-Driven Development (TDD) вызывает оживленные дискуссии в сообществе разработчиков, и до сих пор нет единого мнения о ее эффективности.Но что будет, если совместить TDD и AI-генерацию кода? В статье я покажу:Как соединить TDD и AI;Как AI-driven TDD улучшает процесс разработки;Как TDD влияет на качество сгенерированного AI кода.
Как улучшить качество ПО с помощью автоматизации, основанной на ИИ
Качество программного обеспечения — это основа успешного продукта, который оправдывает ожидания пользователей, минимизирует ошибки и укрепляет доверие. Компаниям необходимо выходить за рамки базового тестирования, чтобы сосредоточиться на лучших практиках, использовать современные инструменты и развивать культуру, ориентированную на качество. Это позволяет создавать программное обеспечение, которое работает без сбоев и радует пользователей.
Выводим Большие языковые модели на чистую воду с помощью… Больших языковых моделей
Генеративный искусственный интеллект постоянно становится героем заголовков СМИ, каждый час создаются новые стартапы с использованием Больших языковых моделей, однако реальный бизнес не очень охотно внедряет технологии ИИ в свои процессы. В кулуарах предприниматели говорят об опасениях в части галлюцинаций, введения пользователей в заблуждение, утечки чувствительных сведений. Когда клиника внедряет чат-бот для консультирования пациентов, важно удостовериться, что интеллектуальный помощник не советует вместо приёма витаминов пить пиво.Привет, Хабр! Меня зовут Тимур и в лаборатории
Делимся материалами с RSHB QA MeetUP: AI в тестировании
18 декабря в офисе РСХБ-Интех (Москва, Профсоюзная 125А) прошел митап для QA-инженеров RSHB QA MeetUP: AI в тестировании, организованный РСХБ.цифра при поддержке JUG Ru Group и Сколково. Рассказываем о том, как прошел митап, о чем рассказывали спикеры, а также даем записи докладов и другие материалы мероприятия.
Лидерство в тестировании — повышение качества ПО и экономия времени на тестировании инфраструктуры
Добро пожаловать в серию статей «Лидерство в тестировании
