AI-агенты

[Перевод] Парадигма DDD стала гораздо важнее, когда ИИ пишет код за вас

1 мин чтенияHabr AI
Обложка: [Перевод] Парадигма DDD стала гораздо важнее, когда ИИ пишет код за вас

Что бы вы ни думали о программировании с привлечением ИИ, сейчас подходы к созданию ПО меняются. Все задумываются: «Что останется важным»? Сколько людей — столько мнений, но выскажу моё: большинство идей из области предметно‑ориентированного проектирования (DDD) сейчас важны как никогда, поскольку парадигма DDD никогда не ограничивалась кодом как таковым. Чем активнее развивается агентное программирование, тем лучше требуется понимать предметную область, хорошо её моделировать и осваивать командную работу. Давайте поговорим о том, чему такому нас по‑прежнему может научить DDD, чего не в состоянии заменить ИИ. Обычный дисклеймер: я пишу о сложных проектах, поддерживаемых месяцами и годами, о том, в чём команды испытывают затруднения, и в каких отношениях блещет DDD. Нет никакой нужды использовать такие продвинутые паттерны в пет‑проектах или CRUD.

Читать далее

ZOLT JOURNAL / ДАЛЬШЕ

Обложка: Sandflow открыла датасет из 106 тысяч 3D‑моделей
AI-агентыHabr AI

Sandflow открыла датасет из 106 тысяч 3D‑моделей

Французский стартап Sandflow выпустил Sand3D — открытый датасет и 106 тыс. 3D‑моделей различных объектов. Каждая модель сопровождается кодом на Python, который строит объект из независимых деталей. Датасет предлагают использовать для обучения моделей создавать и редактировать 3D‑модели.

1 мин чтения
Обложка: Пять футурологических сценариев сосуществования человека и искусственного разума
AI-агентыHabr AI

Пять футурологических сценариев сосуществования человека и искусственного разума

Представим, что ИИ уже умеет выполнять любую работу, получил юридические права и тела роботов. Кто тогда владеет фабриками, принимает последнее решение и остается автором будущего? Разбираем пять устойчивых обществ и два предела, за которыми сосуществовать уже некому.

1 мин чтения
Обложка: ASR для AI-разработки: как я замерял качество распознавания технических терминов
AI-агентыHabr AI

ASR для AI-разработки: как я замерял качество распознавания технических терминов

В этой статье я расскажу о том, как бенчмарк распознавания речи при AI-разработке голосом. Поговорим про сам замер, фабрики софта, постановку задач, особенности речи и датасет, посмотри на циферки и разберемся почему классический WER — очень коварная метрика, особенно в разработке. Ну что, лонг-тапнем на диплинк и деплоим на шпрот?

1 мин чтения