Хлебни ИИ

🚀 DeepSource – интеллектуальная система для анализа и улучшения состояния кодаDeepSource - это инструмент статического анализа, помогающий разработчикам обнаруживать скрытые проблемы до их появления в рабочей среде. 💡 Он выявляет риски ошибок, неэффективные решения, проблемные места производительности и бреши в безопасности.Преимущество DeepSource – это комплексный подход. Вместо использования нескольких отдельных инструментов для проверки кода, DeepSource объединяет все необходимые функции в одной платформе.⭐️ Интеграция с популярными репозиториями кода (GitHub, GitLab или Bitbucket) занимает минуты. После настройки платформа автоматически анализирует каждый коммит, позволяя отслеживать качество кода в режиме реального времени.DeepSource поддерживает множество языков программирования, включая Python, Go, Ruby, JavaScript и другие. Также он умеет анализировать инфраструктуру как код (IaC), обнаруживать секреты и отслеживать покрытие кода тестами.❗️Главное преимущество DeepSource – это мощный механизм анализа кода. Платформа значительно улучшает качество и удобство сопровождения кода, что особенно важно для крупных проектов или команд. ⚡️Инструмент способен обнаруживать проблемы, которые легко пропустить при ручном код-ревью, особенно в условиях ограниченного времени. Разработчики отмечают высокую точность анализа и низкий уровень ложных срабатываний. DeepSource гарантирует, что уровень ложноположительных результатов не превышает 5%.✅ Интеграция с популярными репозиториями позволяет легко встроить DeepSource в рабочий процесс. Не нужно менять привычные инструменты или тратить время на сложную настройку. Кроме того, платформа не требует специальной инфраструктуры и начинает приносить пользу сразу после подключения.💡 Особого внимания заслуживает функция Autofix – автоматическое исправление найденных проблем. DeepSource не просто указывает на проблему, но и предлагает конкретное решение.🆗 Платформа также помогает поддерживать единый стиль кода в проекте, автоматически форматируя его, что избавляет разработчиков от споров о стиле и предотвращает проблемы в CI пайплайне.Один из основных минусов DeepSource – возможность ложных срабатываний. ☂️ Иногда платформа может выдавать предупреждения на рабочий код или не обнаруживать реальные проблемы. ☂️ После анализа может потребоваться время на приоритизацию и обработку проблем.☂️ Настройка исключений для определенных участков кода не всегда интуитивно понятна.@sip_ai | @sip_ai_bot

🌚 Солнечная активность сокращает срок службы спутников Starlink, оказывающей разрушительное воздействие на аппаратыСогласно публикации научного издания NewScientist, компания SpaceX, стремящаяся создать крупнейшую в мире орбитальную группировку Starlink, сталкивается с проблемой уменьшения продолжительности эксплуатации своих спутников из-за солнечных выбросов.Циклические солнечные максимумы, повторяющиеся каждые 11 лет, сопровождаются увеличением частоты солнечных вспышек и геомагнитных бурь. Это приводит к росту атмосферного сопротивления для объектов, находящихся на низких орбитах, в частности, ниже 400 км. Физик Дэнни Оливейра вместе с коллегами из NASA изучил воздействие солнечных бурь на спутники Starlink и выявил, что во время мощных выбросов аппараты могут значительно ускорить процесс схода с орбиты. Спутники Starlink, расположенные на высоте менее 300 км, сходят с орбиты в три раза быстрее обычного – за 5 дней вместо запланированных 15. В период с 2020 по 2024 год было зарегистрировано 523 случая схода с орбиты спутников Starlink, причем многие из них совпали с периодами солнечной активности и были вызваны сбоями или атмосферным влиянием. Несмотря на то, что предполагается их сгорание в атмосфере, это происходит не всегда, и обломки спутников нередко достигают населенных районов.👻 Подчеркивается, что солнечная активность приводит к преждевременному выходу из строя спутников Starlink, иногда всего за 10 дней, из-за перегорания оборудования на орбите.@sip_ai | @sip_ai_bot

🤑 В России создали нейросеть, которая автоматизирует разработку бизнес-моделей компанийСогласно заявлению пресс-службы Санкт-Петербургского федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН), ученые центра разработали нейросеть, способную автономно генерировать и совершенствовать модели предприятий для целей бизнес-проектирования.🥲 В настоящее время моделирование бизнеса по-прежнему требует значительного участия человека. Специалисты не только разрабатывают структуру процессов, но и тратят время на поиск подходящих шаблонов и изучение передового опыта. 💭 Существующие инструменты, такие как CASE-системы, способны лишь контролировать правильность схем и предлагать компоненты из готовых библиотек, но не участвуют в полноценном создании модели. Решение от СПб ФИЦ РАН предлагает принципиально иной подход. ‼️ Разработанная система не просто генерирует модели с нуля, но и обладает способностью расширять их на основе предоставленных фрагментов. ↗️ Пользователь задает исходные данные, а нейросеть самостоятельно формирует недостающие элементы, учитывая требования и цели проекта.В ходе исследования команда изучила общедоступные базы данных, подготовила необходимые входные данные и адаптировала существующие алгоритмы машинного обучения. Созданная система предназначена для облегчения работы проектировщиков, аналитиков и менеджеров.@sip_ai | @sip_ai_bot

🧐 Искусственный интеллект Co4 обретает способность к воображению: архитектура моделирует когнитивные функции человекаУченые представили новую структуру ИИ, имитирующую такие аспекты человеческого разума, как воображение и абстрактное мышление.Исследование выявило, что человеческий мозг характеризуется взаимодействием между входящими данными и внутренними процессами, например, во время перехода от бодрствования ко сну. Этот процесс происходит благодаря особому типу нейронов, обрабатывающих информацию из двух источников: внешнего (стимулы извне) и внутреннего (контекст, мысли и предположения). Новая модель Co4, разработанная профессором Ахсаном Адилой из Университета Стерлинга, воспроизводит эту работу мозга. 💡 В её основе лежат трансформеры, но с существенным отличием: модель предварительно отбирает наиболее релевантную информацию, прежде чем применять механизм внимания. Это позволяет ускорить процесс обучения и уменьшить вычислительную нагрузку.Co4 анализирует информацию по принципу "вопрос – намёк – гипотеза". ❗️Этот подход повторяет человеческий способ решения задач: человек ставит вопрос, ищет релевантные подсказки и формирует возможные ответы, уточняя их в процессе размышлений. 💡 Модель также обучается переходить от начальных предположений к более обоснованным заключениям.Тестирование новой архитектуры проводилось на задачах машинного обучения, компьютерного зрения и обработки естественного языка. ⚡️ Результаты оказались перспективными: модель продемонстрировала высокую производительность при меньшем потреблении ресурсов.@sip_ai | @sip_ai_bot

👋 В ChatGPT появится возможность записи, транскрибирования и подготовки кратких обзоров встречКомпания OpenAI разрабатывает функцию "Запись" для ChatGPT, стремясь конкурировать с Microsoft Teams Copilot. 🐊 В текущей версии ChatGPT интегрируется со сторонними сервисами, однако функциональность по автоматическому созданию резюме встреч и расшифровке аудио с помощью ИИ пока отсутствует.Пользователь X под ником M1Astra обнаружил в коде мобильного приложения ChatGPT упоминание о функции "Запись", предназначенной для онлайн-встреч. Она позволит ставить запись на паузу, возобновлять её и преобразовывать аудио в текст.👍 Активировав эту функцию, пользователи смогут получать детализированные отчеты и формировать сжатые саммари своих встреч.ChatGPT также запросит доступ к микрофону и системным звукам, а также напомнит пользователю о необходимости получения согласия на запись.💭 Предполагается, что функция будет работать как дополнение внутри ChatGPT, осуществляя запись изображения с экрана или звука с микрофона, а не как встроенная интеграция с платформами вроде Teams или Zoom.@sip_ai | @sip_ai_bot