Size: a a a

Natural Language Processing

2021 February 10

RS

Roman Samarev in Natural Language Processing
Александр Бачинин
Всем привет! Хочу получить обратную связь, что думаете:

Ivolution.ai это  помощник в написание кода основанный на AI (generative model) и NLP. Проект находится на стыке образования, повышения личной эффективности и HR процессов.

⚡️За счет ненавязчивого встраивания плагина в работу вашего IDE - собираются данные, из которых формируются рекомендации в плане образования и автоматически собирается/пополняется ваш социальный профиль разработчика, который будет выступать подтверждением вашей производительности и скилов на мировом рынке труда. Множество социальных и интерактивных элементов в веб приложении, и данные в вашем личном профиле которые можно отредактировать только посредством получения опыта во время вашей привычной работы - позволит перевернуть наше современное представление о эффективности.

🗺Готов роадмап, получены первые инвестиции.

🤓Ищем эдвайзеров, и разработчиков для усиления текущей команды.

🙋‍♂️Основной, и в то же время бесплатный функционал - нацелен на разработчиков.

👌И нам необходима ваша обратная связь для того чтобы сделать для вас классный и удобный продукт,который не только повысит вашу эффективность - но и сможет обеспечить необходимый и комфортный для всех уровень конфиденциальности.
На счёт скорости написания, а вы уверены, что сможете сделать лучше, чем, например, IntelliJ IDEA, у которой есть полный индекс кода с учётом языка программирования? По языкам типа Java, например. А также предопределённые шаблоны. Касаемо качества кода, ну так в по коммитам можно вычислить и количество ошибок, и статистические показатели кода в целом.
источник

АБ

Александр Бачинин... in Natural Language Processing
мы не будем изобретать велосипед а соеденим бест практис по рынку, сделая где то немного лучше.
источник

АБ

Александр Бачинин... in Natural Language Processing
Александр Бачинин
мы не будем изобретать велосипед а соеденим бест практис по рынку, сделая где то немного лучше.
и вся продукция компании JetBrains как и сами основатели вызывает у нас глубокое уважение
источник

RS

Roman Samarev in Natural Language Processing
источник

АБ

Александр Бачинин... in Natural Language Processing
спасибо, изучим, этот продукт мы не видели
источник

RS

Roman Samarev in Natural Language Processing
Это самый популярный из статических анализаторов. + специализированные для каждого языка программирования
источник

RS

Roman Samarev in Natural Language Processing
Собственно, из отечественных - https://www.viva64.com/ru/pvs-studio/
источник

RS

Roman Samarev in Natural Language Processing
Александр Бачинин
спасибо, изучим, этот продукт мы не видели
Очень амбициозная постановка, я бы сказал. Много сделано в этой области традиционными средствами. Много устоявшихся критериев качества кода. Но вот что могло бы быть полезно - например инструмент - помощник для перехода с одного языка на другой. Например, помочь в переходе на новый язык программирования. Одних таблиц типа https://cheatsheets.quantecon.org/ будет мало
источник

VF

Vadim Fomin in Natural Language Processing
Вообще задача прикольная с технической точки зрения. Много челленджей.
источник

АБ

Александр Бачинин... in Natural Language Processing
Vadim Fomin
Вообще задача прикольная с технической точки зрения. Много челленджей.
🙏
источник

RS

Roman Samarev in Natural Language Processing
Кстати, одна из нерешенных задач при переходе с одного ЯП на другой - смена стиля программирования. Например, при переходе с императивного на функциональный. В прошлом году проскакивала публикация https://ai.facebook.com/blog/deep-learning-to-translate-between-programming-languages/

Но проблема в том, что стиль у них везде императивный. А весьма востребованной задачей сейчас является перенос кода с питона на что-то ещё. Однако, если не сделать преобразование в функциональный стиль, то размер кода и читаемость будут сильно страдать. Впрочем, в некоторых случаях подобрать правила, вероятно, можно. Например, избегать циклов for, переписывать в концепты map/filter/fold/reduce.
источник

AS

Alex Surname in Natural Language Processing
Roman Samarev
Кстати, одна из нерешенных задач при переходе с одного ЯП на другой - смена стиля программирования. Например, при переходе с императивного на функциональный. В прошлом году проскакивала публикация https://ai.facebook.com/blog/deep-learning-to-translate-between-programming-languages/

Но проблема в том, что стиль у них везде императивный. А весьма востребованной задачей сейчас является перенос кода с питона на что-то ещё. Однако, если не сделать преобразование в функциональный стиль, то размер кода и читаемость будут сильно страдать. Впрочем, в некоторых случаях подобрать правила, вероятно, можно. Например, избегать циклов for, переписывать в концепты map/filter/fold/reduce.
а много кто пишет в чистой функциональной парадигме за деньги? по-моему это экспериментальная площадка
источник

RS

Roman Samarev in Natural Language Processing
Большинство современных ЯП в той или иной форме используют функциональный стиль
источник

VF

Vadim Fomin in Natural Language Processing
Интересно, а для конфиденциальности кода нужно, чтобы он не отсылался на сервер? или чтобы отсылалось на сервер что-то в зашифрованном, обобщённом виде?
источник

VF

Vadim Fomin in Natural Language Processing
По вакансии кажется, что будут использоваться гигантские трансформеры — это вряд ли реалистично на пользовательском устройстве. И тогда интересно, как будет конфиденциальность работать
источник

RS

Roman Samarev in Natural Language Processing
Alex Surname
а много кто пишет в чистой функциональной парадигме за деньги? по-моему это экспериментальная площадка
Не получится написать эффективный код на Julia, Java или Ruby, если не можете переосмыслить код из императивного в операции над данными как таковыми. А в питон-коде, чаще всего содержатся только непосредственные императивы
источник

AS

Alex Surname in Natural Language Processing
Roman Samarev
Не получится написать эффективный код на Julia, Java или Ruby, если не можете переосмыслить код из императивного в операции над данными как таковыми. А в питон-коде, чаще всего содержатся только непосредственные императивы
вы код на работе пишите за деньги? или больше выступаете на конференциях?
источник

RS

Roman Samarev in Natural Language Processing
В основном за деньги
источник

I9

Ivan 9kin in Natural Language Processing
Интересно кто-то делал модель для понимания какие алгоритмы используется в коде?
Пример: написал я merge sort tree fractional cascading.
А он нашёл структуру кода похожую на ДО с fractional cascading. Потом на ДД.
Потом понял что это очень похоже на merge sort tree fractional cascading.

Обучить её очень легко, допустим на базе кодов с CF или подобных. Очень много данных.
И базовые паттерны понятны.
источник

AS

Alex Surname in Natural Language Processing
Roman Samarev
В основном за деньги
приведите тогда пожалуйста пример императивного кода переведенного в операции над данными как таковыми
источник