оценит

Команда Angular, работающая в Google, представила Web Codegen Scorer — инструмент для оценки качества веб-кода, сгенерированного LLM (большими языковыми моделями). Представленный 16 сентября инструмент Web Codegen Scorer фокусируется на генерации веб-кода и комплексной оценке качества, пишет xrust. Отмечается, что этот инструмент помог команде Angular создать точно настроенные подсказки, которые оптимизируют LLM-программы для фреймворка. Инструмент также помогает команде лучше интегрировать функции и синтаксис приложения по мере развития фреймворка. Web Codegen Scorer можно использовать для принятия обоснованных решений относительно кода, сгенерированного ИИ. Разработчики, например, могут итерировать системные подсказки, чтобы найти наиболее эффективные инструкции для проекта, сравнивать качество кода, созданного разными моделями, и отслеживать качество сгенерированного кода по мере развития моделей и агентов. Новинка отличается от других бенчмарков кода тем, что она фокусируется на

Программа AILQA Beta представлена компанией Welocalize. Задача разработки – совершенствование оценки перевода с помощью ИИ. Программа AILQA Beta запатентована Welocalize, пишет xrust. Она предназначена для использования ИИ для обнаружения и классификации ошибок перевода. Предложен улучшенный подход к оценке лингвистического качества и производительности поставщиков. Ценность AILQA заключается в фундаментальном недостатке традиционного LQA, который полагается на выборку части переведенных сегментов, оцениваемых лингвистом, для обнаружения ошибок. AILQA используется для автоматизации оценки всех переведенных сегментов и предварительной маркировки ошибок, чтобы направить внимание лингвиста. Результатом является максимизация ценности времени лингвиста и гораздо более эффективное обнаружение ошибок во всем корпусе переведенного контента. Разработка идентифицирует ошибки перевода с помощью двухэтапного процесса: определение наличия ошибок в сегменте и последующая классификация типа и