🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
и посмотреть медиа
Средний Python — вот что выдает LLM по умолчанию
Из индустриальных данных: разработчики считают, что ИИ пишет около 41% их кода. А без правок принимают только 26,9%. Между этими двумя числами — работа инженера, а не подбор более сильной модели.
Разница в подходах: можно принимать все, что предложила LLM (большие языковые модели), и править за ней вручную. А можно один раз собрать обвязку — правила проекта, стандарт тестов, автопроверку — и получать корректный результат с первого прогона.
16 июля в 19:00 мск на бесплатном вебинаре karpovꓸcourses «ИИ-агенты и профессиональная разработка на Python» Алексей Жиряков разбирает эту обвязку на живом демо поверх готового репозитория. Один и тот же запрос без правил и с правилами: в первом случае код падает на первом тесте, во втором — типизированный код и зеленые тесты.
Спикер — исполнительный директор в Сбере, ех-технический директор направления в KION, 15+ лет в серверной разработке.
После регистрации — получите гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента» + запись вебинара.
Соберите обвязку, при которой модель работает по стандартам команды: Ссылка скрыта
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFFwBAA5
