GitHub

  • Фотосурет және өнім: CAD модельдерінің жаңа дәуірі

    Фотосурет және өнім: CAD модельдерінің жаңа дәуірі

    Зерттеушілер инженерия және жасанды интеллект әлемінде нағыз сенсация жариялады

    Бірақ бұл жай ғана әдемі рендеринг емес — біз редакторға бірден жүктелетін, өзгертілетін және... өндіріске жіберілетін сценарий туралы айтып отырмыз.

    Әзірлеушілер қолданыстағы кескіннен торға айналдыру шешімдерінің вокселдермен, нүктелік бұлттармен және көпбұрышты торлармен жұмыс істейтінін атап өтеді — бұл өте жақсы, бірақ инженерия үшін пайдасыз. GenCAD одан әрі қарай жүреді. Ол бос модельді емес, толыққанды инженерлік модельді құратын командалар тізбегін жасайды.

    GenCAD-тың негізі күрделі архитектура болып табылады:

    • командаларды ықшам ядроға сығатын трансформатор-кодер;
    • қарама-қарсы оқыту, командалар тілі мен көрнекі бейнені үйлестіру;
    • фотосуретті жасырын көрініске айналдыратын диффузиялық модель;
    • осы жиынтықтан параметрлік нұсқауларды қайта құратын декодер.

    Негізгі ерекшелігі - оны өңдеу мүмкіндігі. Алынған скриптті өндірістік қажеттіліктерге бейімдеуге, жеке параметрлерді өзгертуге және оны жұмыс процестеріне бірден біріктіруге болады.

    GitHub-та кодтың шығарылуымен қатар, зерттеушілер деректер жиынтығы мен оқытылған модельдерді де қолжетімді етті. Бұл тек дизайнды автоматтандыруға бағытталған қадам ғана емес, бұл бүкіл өндіріс саласы үшін революция.

  • Жасанды интеллект бағдарламашыларға зиян келтіре ме? Жаңа METR зерттеуі Кремний алқабына таң қалдырды

    Жасанды интеллект бағдарламашыларға зиян келтіре ме? Жаңа METR зерттеуі Кремний алқабына таң қалдырды

    Технологиялық алыптар «дамуды 55%-ға жеделдетеміз» деп уәде берген сайын, сіз оларға сенгіңіз келеді.

    Бірақ METR зерттеуі көрсеткендей , іс жүзінде керісінше: озық жасанды интеллект көмекшілері тәжірибелі әзірлеушілердің жұмысын 19 пайызға баяулатады!

    Тәжірибеге танымал GitHub репозиторийлерімен жұмыс істейтін 16 жоғары білікті ашық бастапқы кодты бағдарламашы қатысты. Шарттардың бірі GPT және Claude модельдерін интеграциялау арқылы Cursor редакторын пайдалану болды. Тапсырмалардың жартысы жасанды интеллект көмегімен, ал екінші жартысы қолмен шешілді. Нәтижесі: жасанды интеллект қосылған кезде тапсырмаларға жұмсалатын уақыт ұзағырақ болды.

    Бұл әзірлеушілердің өздері уақыттың 24%-ға қысқаруын күткеніне қарамастан болды, ал сарапшылар шамамен 40%-ға қысқаруын күтті. Нәтижесінде қатысушылар экранға көбірек қарап, жасалған кодты өңдеуге көбірек уақыт жұмсады және жасанды интеллекттің, әсіресе таныс репозиторийлерде, алаңдататынына шағымданды.

    Себептері? METR бесеуін атайды:

    • Жасанды интеллектке шамадан тыс сенім;
    • Жоба туралы жоғары хабардарлық (ЖИ нюанстарды білмейді);
    • Кодтың күрделілігі;
    • Буындардың сапасының төмендігі (жасанды интеллект бойынша ұсыныстардың тек 44%-ы ғана қабылданды);
    • Жасанды интеллект анықтай алмайтын репозиторийлердегі жасырын тәуелділіктер.

    Бағдарламашылар: «Кейде оны өзіңіз жазу оңайырақ», - деп мойындады. Тіпті шолушылар да сапаның жақсарғанын байқамады, ал нәтижесінде пайда болған кідіріс статистикалық тұрғыдан маңызды болды. Соған қарамастан, 16 адамның 11-і эксперименттен кейін Cursor бағдарламасын пайдалануды жалғастырды, бұл айтарлықтай пайда әкелді.

    METR мынаны баса айтады: үлгі көлемі аз, және бұл жасанды интеллекттің күйреуінің белгісі емес. Мүмкін, келесі буын модельдері жылдамырақ, ақылдырақ болады және не істеп жатқанын білетіндерге кедергі келтірмейді. Бірақ әзірге бұл аз шу, қолмен кодтау.