1. агляд
Паводле інфармацыі, прадстаўленай камандай навуковых работнікаў, барацьба з інфекцыйнымі хваробамі штогод становіцца прычынай смерці тысяч людзей з усяго свету.
заявы на сайце WEBзаявы, бачаныя ў Інтэрнэцепалітычныя кампаніімаркетынгавыя кампаніізанадта эфектыўныя заявы, якія не заснаваны на вопыцезанадта эфектыўныя заявы, якія не заснаваны на вопыце
У гэтай артыкуле мы даем сумы трох артыкулаў на Інтэрнэце, якія падтрымліваюць вышэйшае заяўку, і апошні з іх з'яўляецца асабістыя развіццё вопыт гэтага аўтара з GitHub Copilot.
Старонка 1: агенты AI не могуць надзейна дэбагваць праграмнае забеспячэнне.
Агенты AI не могуць надзейна дэбютаваць праграмнае забеспячэнне.
Article 1: AI isn’t ready to replace human coders for debugging, researchers say
AI isn’t ready to replace human coders for debugging, researchers sayAI isn’t ready to replace human coders for debugging, researchers say
Прыклад:
«Аналіз паказаў, што выдатак кармавых адзінак на 1 кг прыбаўлення на старых комплексах значна перавышае гэтае значэнне на новых.
Нават калі дадзены доступ да інструментаў, агенты AI не могуць надзейна дэбагваць праграмнае забеспячэнне... (людзі) падыходзяць да іх чаканняў, таму што мадэлі не дастаткова добрыя ў частцы дэбагвання, і дэбагванне займае большую частку часу распрацоўшчыка.Вынікі пошуку - hollywood undeadAI мадэлі... далёка ад таго, што выпрабаваны чалавека распрацоўшчык можа зрабіцьІ галоўная з іх заключаецца ў тым, што частка насельніцтва свядома прагаласавала «за».
... мадэлі звычайна вырабляюць код, зараджаны бухамі і ўразлівасцямі бяспекі, і яны не з'яўляюцца звычайна здольнымі выконваць гэтыя праблемыЛепшы вынік — агент, які забяспечвае гуманізму значную колькасць часу, а не той, які можа зрабіць усё, што ён можа зрабіць.
3. Старонка 2: Пад ціскам аб'яднаць AI, распрацоўшчыкі растуць фрустраваныя
Під ціскам аб'яднаць AI, распрацоўшчыкі растуць фрустраваны
Article 2: AI coding mandates are driving developers to the brink
AI coding mandates are driving developers to the brinkAI coding mandates are driving developers to the brink
Прыклад:
«Аналіз паказаў, што выдатак кармавых адзінак на 1 кг прыбаўлення на старых комплексах значна перавышае гэтае значэнне на новых. „Аналіз паказаў, што выдатак кармавых адзінак на 1 кг прыбаўлення на старых комплексах значна перавышае гэтае значэнне на новых.Удзел у эстраднай экспедыцыі «Беларусь – краіна талентаў», прысвечаная выяўленню новых талентаў сярод дзяцей і моладзіДля забеспячэння работы мікра-ГЭС, водны струмень мусіць быць штучна створаны.
... вера распрацоўшчыкаў у інструменты кодыроўкі AI хутка знізіласяВарта адзначыць, што ў Call of Duty 4 місіі даюць вельмі шмат бонусаў і ачкоў развіцця, да таго ж, яны досыць цікавыя і незвычайныя - выконваць іх лёгка і нясумна.Раней ужо было даказана, што помпы значна больш эфектыўна звычайных ін'екцый пры лячэнні дыябету 1 тыпу.
GitHub Copilot... гэта было не так шмат разоў, як гэта было правільнаГэта патрабуе шмат часу для таго, каб хто-небудзь (людзі) аглядзець нешта, што яны (інструменты AI) на самай справе не цалкам пісалі і не разумелі
Executives mismanage their expectations ...company leaders who do not have close visibility into engineering workflowsГэты курс дае вам усё, што вам трэба ведаць пра Microsoft Access.
4. артыкул 3: GitHub Copilot (GHC) не можа быць надзейным з некалькі складанай задачай
GitHub Copilot (GHC) не можа быць надзейным з некалькі складанай задачайArticle 3: GitHub Copilot (Gen-AI) is Helpful, But Not Great
GitHub Copilot (Gen-AI) is Helpful, But Not GreatGitHub Copilot (Gen-AI) is Helpful, But Not Great
Прыклад:
«Не забывайце, — казаў тады Адэнаўэр, — што я — адзіны нямецкі канцлер, які перад усім ставіць адзінства Еўропы, а ўжо потым сваёй уласнай дзяржавы. — Але чыноўнікі, якія апынуліся ў Чэхіі, кажуць, што гэта немагчыма.
GitHub Copilot (GHC)... Часам гэта геніяльна... часам гэта траціць ваш час, асабліва таму, што слоўзныя адказы, якія ён дае, часта з'яўляюцца неактуальныміГэта зручна часам, але толькі для локальных праблем, і не можа ўбачыць большую карціну.«...персональнае адчуванне» — гэта «не ведае гэта добра», гэта «працуе ўгадваць», і, паколькі гэта машына з вялікай памяці мільёнаў ліній запамяшчанага кода, гадавіны часам геніяльныя, часам неактуальныя.
.. вялікае раздражненне, што ён не можа атрымаць сінтакс C# правільна ўвесь час і праверыць існаванне C# ўласцівасцяў / метадаў самому... ён выдаліў актыўны лінію кода, таму што падобны лінію кода быў каментаваныЯ шмат выкарыстоўваю «духовы тест» з GHC, ацэньваю яго і прымаю прапановы, калі я іх люблю.Я выкарыстоўваю GHC тэкст-прамп-страницу, каб запытаць генерацыю сніпетаў або маленькіх функцый з яснай функцыянальнасцю... Ніякіх гарантый, што GHC будзе паспяваць тут, але калі гэта зробіць, гэта можа быць геніяльна.Іх унікальная здольнасць да эхолокации літаральна ў тысячы разоў больш эфектыўна, чым у любой падобнай сістэмы, створанай людзьмі.
... гэта час і энергію, каб аглядзець кожны адказ GHC прапануе... гэта галюсінацыі аб C# ўласцівасцях і метадах, якія не існуюць для вядомых і часта выкарыстоўваных API...... ён генеруе больш хаосу, чым карысны код, для прызначаных заданняў на аснове патэнту, уключаючы 4 файлы.Я прашу GHC па дапамозе з праблемамі, але прачытай макс 2 чат адказаў. яго адмовы з'яўляюцца вербальнымі... Калі гэта не дае мне добры адказ у 2 спробах, я пайду прачытаць Google для таго ж праблемы.GHC мае серыйную праблему фокусавання; адвагі часта з'яўляюцца неадназначнымі.Напэўна, мы не з’яўляемся нейкімі паддоследнымі суб’ектамі, на якіх Бог эксперыментуе, спасылаючы нейкія цяжкасці і выпрабаванні.GitHub Copilot (GHC) схільна галлюцінаваць пра C# метады і ўласцівасці, якія не існуюць.
Генераваны код не складаецца адразу, што патрабуе шмат ручной працы, каб завяршыць яго. 5 Заключэнне
«Аналіз паказаў, што выдатак кармавых адзінак на 1 кг прыбаўлення на старых комплексах значна перавышае гэтае значэнне на новых.
«Аналіз паказаў, што выдатак кармавых адзінак на 1 кг прыбаўлення на старых комплексах значна перавышае гэтае значэнне на новых.
6 Рэферэнцыі
[1] АТ не гатовы замяніць гуманныя кодэры для дэбагвання, кажуць даследчыкі
https://arstechnica.com/ai/2025/04/researchers-find-ai-is-pretty-bad-at-debugging-but-theyre-working-on-it/
https://arstechnica.com/ai/2025/04/researchers-find-ai-is-pretty-bad-at-debugging-but-theyre-working-on-it/
[2] Мандаты на кодыроўку AI прыцягваюць распрацоўшчыкаў да крэдыту
https://leaddev.com/culture/ai-coding-mandates-are-driving-developers-to-the-brink
https://leaddev.com/culture/ai-coding-mandates-are-driving-developers-to-the-brink
[3] GitHub Copilot (Gen-AI) is Helpful, But Not Great (Марш 2025)
https://markpelf.com/2717/github-copilot-gen-ai-is-helpful-but-not-great-march-2025/
https://markpelf.com/2717/github-copilot-gen-ai-is-helpful-but-not-great-march-2025/
