AI-агенты

Почему AI не заменит разработчика

Обложка: Почему AI не заменит разработчика

ИИ тебя заменит! Слышали? Я часто, и мне захотелось разобраться в теме и понять для себя, как разработка будет жить в условиях всеобщего ИИ, когда любой встречный-поперечный может с помощью AI сделать генерацию сайта, бота или использовать нейросеть для генерации приложений. И вроде бы, действительно, программист больше не нужен, но ведь мы интуитивно понимаем, что не всё так просто. Давайте разберемся, кто такой разработчик и чем он отличается от программиста, архитектора, агроинженера. Но для начала давайте проведем мысленный эксперимент. Предположим, вам нужно заселиться в один из двух небоскребов на 99 этаж. Оба небоскреба имеют 100 этажей, основание, у них одинаковая площадь квартир и общедомового пространства, у каждого встроена противопожарная безопасность, но в обоих случаях она еще ни разу не запускалась.

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.

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.

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?