GitHub

  • Фоткай — и производи: новая эра CAD-моделей

    Фоткай — и производи: новая эра CAD-моделей

    Исследователи опубликовали настоящую сенсацию в мире инженерии и AI — GenCAD, первую открытую нейросеть, способную по фотографии генерировать полноценную параметрическую CAD-модель.

    Но это не просто красивый рендер — речь идёт о скрипте, который можно немедленно загрузить в редактор, изменить и… отправить в производство.

    Разработчики подчёркивают: существующие image-to-mesh-решения работают с вокселями, облаками точек и полигональными сетками — красиво, но бесполезно для инженерии. GenCAD идёт дальше. Она выдаёт не модель-«болванку», а последовательность команд, из которых строится полноценная инженерная модель.

    Сердце GenCAD — сложная архитектура:

    • трансформер-кодировщик, сжимающий команды в компактное ядро;
    • контрастивное обучение, выравнивающее язык команд и визуальный образ;
    • диффузионная модель, превращающая фото в скрытое представление;
    • декодер, который восстанавливает из этого набора параметрические инструкции.

    Главная сенсация — редактируемость. Полученный скрипт можно адаптировать под нужды производства, изменить отдельные параметры и моментально интегрировать в рабочие процессы.

    Вместе с релизом кода на GitHub исследователи выложили датасет и обученные модели. Это не просто шаг к автоматизации дизайна — это революция для всего производства.

  • ИИ вредит программисту? Новое исследование METR шокировало Кремниевую Долину

    ИИ вредит программисту? Новое исследование METR шокировало Кремниевую Долину

    Каждый раз, когда техногиганты обещают «ускорить разработку на 55%», хочется верить.

    Но как показало исследование METR, реальность оказалась противоположной: продвинутые ИИ-помощники замедляют опытных разработчиков… на 19 процентов!

    В эксперименте участвовали 16 высококлассных open source-программистов, работающих с популярными репозиториями на GitHub. Одним из условий было использование редактора Cursor с интеграцией моделей GPT и Claude. Половину задач они решали с помощью ИИ, вторую — вручную. Результат: при разрешённом использовании ИИ времени уходило больше.

    И это несмотря на то, что сами разработчики ожидали сокращения времени на 24%, а эксперты — почти на 40%. В итоге участники чаще тупили в экран, дольше правили сгенерированный код и жаловались, что ИИ мешал, особенно в знакомых репозиториях.

    Причины? METR называет пять:

    • Избыточная вера в ИИ;
    • Высокая осведомлённость о проекте (ИИ не в курсе нюансов);
    • Сложность кода;
    • Низкое качество генераций (принято только 44% предложений от ИИ);
    • Скрытые зависимости внутри репозиториев, которые ИИ не улавливает.

    Программисты признавались: «Иногда легче написать самому». Даже ревьюеры не фиксировали прироста качества, а итоговая задержка оказалась статистически значимой. Тем не менее, 11 из 16 продолжили использовать Cursor после эксперимента — значит, польза всё же ощущается.

    METR подчёркивает: выборка мала, и речь не о крахе ИИ. Возможно, следующее поколение моделей будет быстрее, умнее и не станет мешать тем, кто знает, что делает. Но пока что — меньше шума, больше кода руками.