Статья написана на основе интервью с Дмитрием Поперечным, основателем Octagon Shop.Мой магазин спортивной одежды и экипировки для единоборств появился в 2011 году — сначала как страница ВКонтакте, потом как сайт на Joomla. Хотел уникальности и сделал чёрный дизайн сайта, каждую фотографию вручную обрезал в фотошопе и убирал фон. Тогда не было никакого ИИ, всё ручками. Читать далее
Недавно я, не выдержав микроскопических лимитов Cursor (в остальном прекрасный инструмент!) по доступу к передовым моделям Anthropic, захотел получить их по плоским тарифам от фирмы-разработчика. Это такие тарифы с помесячной/годовой оплатой, а не с оплатой за каждый запрос к API.Прося…
Хотя большие языковые модели (LLM) демонстрируют выдающиеся способности к рассуждению, их потенциал для целенаправленного поиска в динамичных геопространственных средах остается малоизученным. Существующие бенчмарки для геопространственных вопросно-ответных систем (GSQA) в…
Привет, Хабр. Я — Андрей Макар-Уваров, Head of Frontend в Surf. Недавно решил проверить одну гипотезу: насколько далеко можно уехать на ИИ в разработке, если взять задачу, в которой ты абсолютный ноль.Как стартовую точку выбрал микро-игру. Идея простая: рыжий кот с фонарём ходит по тёмному…
WebSocket vs SSE простым языком: двустороннее и однонаправленное соединение, как работает TCP и HTTP upgrade, и какие вопросы по этим темам чаще всего задают на собеседовании. Читать далее
Доброго времени суток, уважаемые хаброжители! Сегодня поговорим о данных — о той самой основе, без которой в классическом машинном обучении да и в deeplearning, по большому счёту, не происходит вообще ничего, от слова совсем: ни обучения моделей, ни проверки гипотез, ни сколько-нибудь…
Самый дорогой регрессионный набор не тот, который долго выполняется, а тот, которому команда перестала верить. Когда команда внедряет автоматизацию, она быстро приходит к соблазнительной идее: если автотесты ускоряют проверки и исключают человеческий фактор, значит…
Привет! Это снова Михаил Федоров. В предыдущей статье я рассказал об архитектуре QA Assist — системе из 11 AI-агентов, которая берёт на себя 80% рутины QA-инженера. Среди метрик была строчка: «Подключение тестирования на новый проект — ~4 часа настройки, первые баги уже в бэклоге».Красиво, правда? Прямо слайд для презентации. Давайте проверим эту цифру на реальном проекте — и посмотрим, насколько я был честен с вами (спойлер: не совсем). Читать далее
Задачи закрываются, метрики зелёные. Потом приходит момент, когда нужно тронуть модуль, который написал ИИ три месяца назад — и выясняется, что никто не понимает, что там происходит. Разбираем, почему ИИ-долг опаснее обычного техдолга и что с этим делать. Потрогать модуль
Привет!Это 12-й выпуск Frontend Status - дайджеста по фронтенд-разработке.В этом выпуске:???? Крупные релизы и видео: Babylon.js 9.0 и доклад Таннера Линсли про TanStack Start.???? AI в проде без розовых очков: как агенты «видят» веб, что не так с персонами в промптах и почему Cloudflare меняет подход к кэшу.????️…