AI-редакторы и агенты становятся частью повседневной разработки. Но у каждого свои сильные и слабые стороны: где-то упор на автономность, где-то на глубокое понимание кода, а где-то на гибкость за счёт open source. Ниже — обзор самых заметных решений.

Я протестировал каждый из них и выявил плюсы и минусы каждого из решений.

Здравствуйте! Меня зовут Богдан, я являюсь автором телеграм канала про нейросети в телеграме, посчитал эту статью очень интересной для перевода, приятного прочтения

На переполненном рынке инструментов разработки с поддержкой ИИ выделяются три платформы для прототипирования компонентов и приложений: v0 от Vercel, Bolt от StackBlitz и Lovable. В этой статье рассматриваются их практическое применение для начальной загрузки MVP, ограничения и компромиссы с инженерной точки зрения.

Обзор: v0, Bolt, Lovable

Основная задача, которую пытаются решить эти инструменты, не нова: уменьшить трение между идеей и реализацией. Однако их подходы существенно различаются как по архитектуре, так и по исполнению.

v0.dev преуспел в быстром прототипировании пользовательского интерфейса, и несколько компаний используют его для поддержки библиотек компонентов и дополнения своих дизайн-систем. Он хорошо работает с популярными UI-фреймворками, такими как Tailwind или Material-UI. v0 теперь поддерживает генерацию не только UI-компонентов, но и серверных служб, включая интеграцию с базами данных и API-маршрутами, демонстрируя стремление Vercel к разработке полного стека. Хотя эта поддержка полного стека находится на ранней стадии, в будущем она может стать конкурентоспособной.

Я часто предоставляю v0 макет (загружаю изображение или выбираю входные данные Figma), а затем предлагаю интерактивную версию, которая меня устраивает. Он также хорошо работает с чистым текстом, если вам удобно отложить дизайн. Если вам нужна дополнительная поддержка бэкенда, например, БД для хранения данных, v0 также может работать с такими поставщиками, как Prisma, создавая для вас схему.

Аннотация

В данной статье рассматриваются идеи и предлагается потенциальная дорожная карта для разработки и оценки специализированных для физики крупномасштабных моделей искусственного интеллекта, которые мы называем Большими Физическими Моделями (БФМ). Эти модели, основанные на фундаментальных моделях, таких как Большие Языковые Модели (БЯМ), обученные на широком спектре данных, адаптированы для удовлетворения уникальных требований физических исследований. БФМ могут функционировать независимо или как часть интегрированной системы. Эта система может включать в себя специализированные инструменты, в том числе модули символьного мышления для математических манипуляций, фреймворки для анализа конкретных экспериментальных и смоделированных данных, а также механизмы для синтеза выводов из физических теорий и научной литературы. Мы начинаем с рассмотрения вопроса о том, следует ли физическому сообществу активно разрабатывать и совершенствовать специализированные модели, а не полагаться исключительно на коммерческие БЯМ. Затем мы описываем, как БФМ могут быть реализованы посредством междисциплинарного сотрудничества между экспертами в области физики, информатики и философии науки. Для эффективной интеграции этих моделей мы выделяем три ключевых столпа: Разработка, Оценка и Философское Осмысление. Разработка фокусируется на создании моделей, способных обрабатывать физические тексты, математические формулировки и разнообразные физические данные. Оценка направлена на определение точности и надежности посредством тестирования и бенчмаркинга. Наконец, Философское Осмысление включает в себя анализ более широких последствий применения БЯМ в физике, включая их потенциал для формирования нового научного понимания и возникновения новых динамик сотрудничества в исследованиях. Вдохновленные организационной структурой экспериментальных коллабораций в физике элементарных частиц, мы предлагаем аналогичный междисциплинарный и совместный подход к созданию и совершенствованию Больших Физических Моделей. Эта дорожная карта предоставляет конкретные цели, определяет пути их достижения и выявляет проблемы, которые необходимо решить для реализации специализированных для физики крупномасштабных моделей искусственного интеллекта.

Автоматическая генерация презентаций из документов представляет собой сложную задачу, требующую баланса между качеством контента, визуальным дизайном и структурной связностью. Существующие методы в основном сосредоточены на улучшении и оценке качества контента изолированно, часто упуская из виду визуальный дизайн и структурную связность, что ограничивает их практическую применимость. Для решения этих ограничений мы предлагаем PPTAgent, который комплексно улучшает генерацию презентаций за счет двухэтапного подхода, основанного на редактировании, вдохновленного рабочими процессами человека. PPTAgent сначала анализирует эталонные презентации, чтобы понять их структурные шаблоны и схемы контента, затем разрабатывает контуры и генерирует слайды с помощью кодовых действий для обеспечения согласованности и выравнивания. Для комплексной оценки качества сгенерированных презентаций мы дополнительно представляем PPTEval, структуру оценки, которая оценивает презентации по трем измерениям: Содержание, Дизайн и Связность. Эксперименты показывают, что PPTAgent значительно превосходит традиционные методы автоматической генерации презентаций по всем трем измерениям. Код и данные доступны по адресу https://github.com/icip-cas/PPTAgent.