Большая подборка нейронок для работы с кодом

Это лишь часть, а ещё больше таких сервисов с подробностями можно найти у нас в статье.

— GigaChat — генерирует и переводит код, находит ошибки и форматирует его, поддерживая основные языки, такие как Python и Java.
— AskCodi — создает код, юнит-тесты и документацию, поддерживает VSCode и JetBrains.
— AutoCodePro — по вашему описанию генерирует целую кодовую базу для приложения или расширения Chrome.
— CodeWhisperer — пишет код на 15 языках и интегрируется с популярными IDE.
— Jam — находит баги прямо в браузере и предлагает их исправления.
— Mintlify — быстро создает документацию для любого фрагмента кода.
— Snyk Code — анализирует код на уязвимости и сразу предлагает решения.

#подборка #ai #general #инструмент #ru

Бесплатные курсы по нейросетям от Microsoft

24 урока, которые помогут разобраться в основе и начать применять ИИ на практике.

Что внутри:
— Архитектуры для работы с текстами и изображениями, включая современные модели.
— Классические подходы к ИИ: от GOFAI до генетических алгоритмов и многоагентных систем.
— Принципы обучения нейросетей и работа с TensorFlow и PyTorch.
— Практические кейсы и примеры из бизнеса.

Идеально для старта или освежения знаний:

Ссылка

#курс #ai

Просто создаём свои собственные AI-модели

Когда дело доходит до разработки мощных AI-моделей, важно не только создать нейросеть, но и управлять всем процессом — от подготовки данных до развертывания. Обычно это требует кучи инструментов, но теперь есть способ сделать всё проще.

Oumi — это полностью open-source платформа, которая объединяет весь цикл работы с foundation-моделями. Она позволяет обучать модели разного масштаба (от 10M до 405B параметров), тонко настраивать их с помощью современных техник (LoRA, QLoRA, DPO и др.), работать как с текстовыми, так и мультимодальными моделями, а также легко разворачивать их в продакшене. Всё это — с удобным API и без привязки к конкретному облачному провайдеру.

Ссылка на репозиторий

#репозиторий #ai

Шпаргалка: как отличить реальный код от AI-сгенерированного

AI уже умеет писать код, но не всегда делает это так, как человек. Иногда в репозитории появляется подозрительно идеальный код: чистый, структурированный, но почему-то не вписывающийся в проект. Или на собеседовании кандидат приносит решение, которое выглядит академично, но не может объяснить, как оно работает.

Часто AI-код можно узнать по шаблонным названиям переменных, избыточным комментариям и непониманию контекста. Он может быть технически верным, но логически слабым. А еще есть риск, что он просто не подходит под архитектуру проекта или нарушает лицензионные ограничения.

Как научиться отличать такой код и не попасть в ловушку? В статье разбираем главные признаки и реальные примеры.

#статья #general #ai #ru

AI для фронтенда: модели для генерации интерфейса

Интерфейсы больше можно не верстать вручную пиксель за пикселем — нейросети берут это на себя. Пока дизайнеры обсуждают тени и шрифты, AI уже генерирует готовые компоненты по текстовому описанию.

Теперь даже эскиз на салфетке можно превратить в рабочий код, а рутинную верстку — делегировать помощнику вроде GPT-Engineer или Locofy. Всё больше фронтендеров переходят от “кодинга кнопок” к архитектуре интерфейсов — и делают это быстрее, чем когда-либо.

В статье собраны лучшие инструменты и примеры — чтобы посмотреть, как это уже работает на практике.

#frontend #ai #ru