DST Platform – первая CMS на основе искусственного интеллекта

DST GlobalDST Global

DST Platform – первая CMS на основе искусственного интеллекта

Команда разработчиков компании DST Global создала многофункциональную CMS-систему DST Platform, которая использует технологии искусственного интеллекта. Различные модификации этой системы предлагают отраслевые и узкоспециализированные решения, направленные на решение ключевых задач в трех основных областях: взаимодействие бренда с его потребителями, организация рабочих процессов, управление IT-инфраструктурой и автоматизация комплексной работы бизнеса с помощью ИИ инструментов.

DST Platform отличается высокой степенью автоматизации и интеграции с ИИ-инструментами, что позволяет компаниям оптимизировать свою работу и повысить эффективность бизнес-процессов. Разработчики DST Global продемонстрировали высокий уровень профессионализма, создав инновационное решение, способное удовлетворить самые высокие требования клиентов.

DST platform позволяет использовать сложную технологию искусственного интеллекта OpenAI для создания различного контента на 53 языках, включая статьи, блоги, рекламу и средства массовой информации. Пользователи могут также создавать изображения AI, описывая их с помощью решений OpenAI DALL-E-2 / DALL-E-3 / DALL-E-3 HD и Stable Diffusion.

DST platform имеет внутреннюю панель администратора для управления моделями OpenAI, такими как GPT4 Turbo, GPT4 Vision, GPT4 и GPT3 Turbo, GPT3 DST AI. Доступна функция AI Code для генерации кода на любом языке программирование с помощью искусственного интеллекта.

Интерактивная система AI Chat позволяет пользователям задавать вопросы и получать результаты по своему усмотрению, включая 42 AI Chat Bot Assistant.

Также можно создавать транскрипцию аудио и видео файлов с помощью преобразования речи в текст с помощью модели OpenAI Whisper. Платформа также позволяет создавать озвучку с использованием искусственного интеллекта, включая более 1700 голосов на 150 языках и диалектах, объединять до 20 голосов в одной задаче и синтезировать текст длиной до 100 тысяч символов.

Таким образом, DST Platform становится не просто инструментом управления сайтом, а комплексным решением, способным значительно улучшить эффективность работы организации и обеспечить ее успешное развитие в условиях быстро меняющегося рынка. Разработчики DST Global заслуживают признания за создание инновационной платформы, открывающей новые возможности для бизнеса в эпоху цифровых технологий.

11:52
122
20:25
+2
Отличная CMS система, не знал что появился встроенный ИИ, это очень полезно
02:12
+2
Недавно приобрели дополнение DST AI для своего сайта на платформе ДСТ Мед Центр, очень много функций, панель управления переполнена инструментами ИИ, растерялись и не поняли как со всем этим работать, пришлось пройти обучение, также в тех поддержке посоветовали постепенно использовать инструменты а не все сразу. Вообщем инструментов даже не 400 штук а где то 500+
Искусственный интеллект, даже на текущем этапе развития, становится неотъемлемой частью профессиональной деятельности, особенно в сфере программирования. Примеры использования ИИ у нас в компании показывают, что это может улучшить рабочие процессы, сократить время на выполнение рутинных задач и повысить общую продуктивность. Но разумеется, мы будем продолжать интеграцию в рабочие процессы и обучать сотрудников эффективному использованию, иначе можно остановиться на чат-ботах, а возможности гораздо шире, т.к. даже интеграция в IDE – это лишь верхушка айсберга.

Создает ли GitHub Copilot идеальный код? К сожалению, нет. На официальном сайте можно прочитать, что, хотя создатели прилагают все усилия, чтобы инструмент предлагал наилучшее соответствие, нет гарантии, что предложенные решения будут работать на практике. Так, в рамках тестирования на языке Python, программа эффективно справилась с 43% запросов с первого раза и сгенерировала правильный работоспособный код после 10 попыток в 57% случаев. По этой причине очень важно тщательно проверять и тестировать каждое решение, предложенное нейросетью перед эксплуатацией.

Помимо Copilot также существует масса других специализированных ИИ-сервисов, таких как StarCoder, Wolverine, Blackbox AI. Эти инструменты предназначены для поддержки разработчиков в различных аспектах программирования, включая написание кода, автоматическую отладку, анализ и предложения по улучшению кода. Я с ними ознакомился лишь поверхностно, а потому буду признателен, если поделитесь своими впечатлениями и опытом работы в комментариях!
Лично мое мнение что основные направления для использования ИИ это:

Генерация кода

Нейронные сети, обученные на данных по работе с кодом, могут создавать их фрагменты или создавать полноценные функции в соответствии с заданным программистом текстовым описанием. Обучение нейронных сетей на данных по работе с кодом, проходит в несколько этапов. Эти этапы включают сбор данных, предварительную обработку, обучение модели и тестирование.

Сбор данных:

— Источники данных: Нейронные сети обучаются на данных из различных источников, таких как репозитории кода на GitHub, вопросы и ответы на форумах вроде StackOverflow, а также на других открытых ресурсах, связанных с программированием.

— Типы данных: Включаются примеры кода, комментарии к коду, обсуждения проблем и решений, документация и учебные материалы.

Предварительная обработка данных

— Очистка данных: На этом этапе удаляются дубликаты, комментарии, не относящиеся к коду, и любые другие нерелевантные данные. Важные данные, такие как комментарии программистов, могут быть сохранены для анализа контекста.

— Разметка данных: Код размечается с учетом синтаксиса и семантики. Это включает идентификацию структур кода, таких как функции, классы, переменные и комментарии.

— Разделение данных: Данные разделяются на обучающую, валидационную и тестовую выборки для последующего обучения и проверки модели.

Обучение модели

— Архитектура модели: Выбирается архитектура нейронной сети, подходящая для задач обработки естественного языка и программного кода.

— Процесс обучения: Модель обучается предсказывать следующую строку кода или исправление ошибки на основе предыдущего контекста. Используются техники машинного обучения, такие как градиентный спуск и обратное распространение ошибки.

— Использование контекста: Модель обучается понимать контекст кода. Это достигается путем обучения на больших последовательностях кода, где модель учится предсказывать фрагменты кода, исходя из окружающего контекста.

Тестирование и валидация

— Оценка производительности: Модель оценивается на тестовой выборке, где измеряется ее точность в предсказании корректных фрагментов кода и исправлений.

— Исправление ошибок: Модель тестируется на способности обнаруживать и исправлять ошибки в коде. Проверяется, насколько эффективно она может предложить правильные исправления.

— Итеративное улучшение: На основе результатов тестирования модель дорабатывается и дообучается для повышения ее точности и надежности.

Эти шаги обеспечивают создание мощных инструментов, которые могут помогать разработчикам писать, исправлять и оптимизировать код, основываясь на обширном опыте и данных, накопленных из множества источников.

Поиск ошибок и исправление синтаксиса

Благодаря анализу контекста и обработке естественных языков, нейронные сети могут в автоматическом режиме находить ошибки, допущенные при создании кода, и исправлять их. При выполнении этой задачи технология основывается на синтаксисе, который используется при создании программного продукта – это позволяет предлагать разработчикам точные и действенные решения, экономя их время.

Вот более конкретные аспекты этой технологии:

— Контекстуальный анализ: Нейронные сети, такие как Codex и Copilot, анализируют весь доступный кодовый контекст, включая предыдущие строки, функции и комментарии. Это позволяет им понимать, как каждая часть кода взаимодействует с остальными частями программы, что особенно важно при поиске ошибок.

— Распознавание языка программирования: Нейросети обучены на огромном количестве данных, включающих множество языков программирования, таких как Python, JavaScript, Java, C++, Go и другие. Это позволяет им автоматически распознавать язык программирования и применять соответствующие правила синтаксиса и семантики.

— Обнаружение синтаксических ошибок: При анализе кода нейросети могут обнаруживать синтаксические ошибки, такие как неправильное использование скобок, отсутствие точек с запятой или некорректное объявление переменных. Например, если в коде на Python пропущен двоеточие после конструкции if, нейросеть может это заметить и предложить исправление.

— Семантический анализ: Помимо синтаксических ошибок, нейросети также способны выявлять семантические ошибки, которые связаны с логикой программы. Например, они могут обнаружить неправильное использование типов данных или несовместимость между аргументами функции и ее вызовом.

— Точность и ошибки: Хотя нейросети обладают высокой точностью при обнаружении и исправлении ошибок, они не безупречны. В некоторых случаях они могут ошибаться, предлагая некорректные исправления или не замечая более сложные логические ошибки. Поэтому разработчики должны проверять предложенные изменения и использовать их с осторожностью.

— Обратная связь и обучение: Нейросети продолжают улучшаться благодаря обратной связи от пользователей. Когда разработчики принимают или отклоняют предложенные исправления, эта информация используется для дальнейшего обучения моделей, что со временем повышает их точность и надежность.

Именно таким образом нейронные сети используют контекст и знание языков программирования для автоматического обнаружения и исправления ошибок, делая процесс разработки более эффективным и удобным.