postpersonality

Практическое руководство по созданию сопроводительной документации и декомпозиции задач для автономной работы ИИ-агентов с кодом

Раздел 1: Когнитивная архитектура автономных агентов для работы с кодом

Для эффективного делегирования сложных задач по разработке программного обеспечения автономным системам искусственного интеллекта (ИИ) необходимо глубокое понимание их операционной модели. В отличие от разработчиков-людей, которые формируют интуитивное представление о проекте с течением времени, ИИ-агенты строят свое понимание исключительно на основе явной, машиночитаемой информации. Их эффективность напрямую зависит от качества и доступности контекста, который они могут воспринять, четкости поставленных перед ними задач и надежности механизмов обратной связи для самокоррекции. Эти три столпа — Контекст (документация), Намерение (определение задачи) и Обратная связь (верификация) — образуют единый «когнитивный треугольник», лежащий в основе любого успешного агентурного рабочего процесса. Ослаб

postpersonality

За кулисами ChatGPT: Как создаются и "мыслят" большие языковые модели

Большие языковые модели (LLM), такие как ChatGPT, поражают своими способностями: они пишут тексты, отвечают на вопросы, генерируют код. Но что скрывается за этим текстовым полем, куда мы вводим запросы? Как они работают, на что способны, а где их слабые стороны? Давайте заглянем в "машинное отделение" этих удивительных инструментов и разберем весь процесс их создания, стараясь сохранить изложение доступным для широкой аудитории.

Этап 1: Предварительное обучение — Поглощение Интернета и рождение базовой модели

Все начинается с колоссального этапа, называемого предварительным обучением (pre-training). Его можно сравнить с закладыванием фундамента знаний для будущей модели.

1.1. Сбор и фильтрация текстовых данных

postpersonality

// Benchmark params
$runs = 100000000;

// Gen test array
$strMatch = 'test string';

echo 'Benchmark runs: ' . $runs . PHP_EOL;

// Benchmark isset
$timeStart = microtime(true);

postpersonality

// Benchmark params
$runs = 10000000;

// Gen test array
$testStr = 'string';
$testInt = -100;
$testFloat = .1;
$testArr = [$testStr, 'key' => $testInt];
$testObj = new \StdClass();
$testObj->{0} = $testStr;

postpersonality

// Benchmark params
$arrLen = 100000;
$missRate = 10;
$runs = 10000000;

// Gen test array
$array = [];
for ($i = 0; $i < $arrLen; $i++) {
    $array[$arrLen * $missRate + rand(0, $missRate)] = true;
}