În general, ne place să programăm. Acesta este și motivul pentru care mulți programatori mai sunt încă sceptici cu privire la adopția 100% a modului hibrid de a scrie cod folosind diferitele tooluri și modele AI. Până la urmă, avem de ales între a face rapid totul - o cerință, venită din partea businessului - și plăcerea de a programa, o preferință personală. Un prim compromis la care s-a ajuns este să generăm codul plictisitor, iar partea de core să o scriem noi în continuare. Dacă ajungem însă în cealaltă extremă, cea a vibe codingului, ne dăm seama că, de fapt, avem de ales cine scrie, până la urmă, tot codul: noi sau modelul AI? Nu este cea mai bună soluție, din cauză că nu deținem un control foarte bun asupra codului generat. Motivul este unul simplu: oricât am încerca, folosind limbajul natural nu putem avea controlul cu care suntem obișnuiți. Iar de aici se naște întrebarea: există un prompting language? Până acum, nu am găsit o soluție completă; în schimb mi-a atras atenția proiectul Prompt Declaration Language, o inițiativă IBM. Voi ce tooluri folosiți pentru un control mai bun al codului generat?
Numărul de față, realizat în colaborare cu Universitatea Babeș-Bolyai menține direcția academică inițiată în ediția precedentă. Primul articol, Despre educație și reziliență în domeniul securității cibernetice, ne arată cât de importantă este educația în noua societate digitală și care sunt provocările care vin odată cu aceasta. Un alt articol, Dublare la scară largă: arhitectura AI din spatele videoclipurilor multilingve, prezintă o tehnologie de dublare a vocilor actorilor din filme. Aveți ocazia să vă puneți la curent cu limitările IP și, bineînțeles, cu arhitectura soluției. În vremurile actuale în care suntem de multe ori luați prin surprindere de ceea ce se întâmplă în zona politică, un tool și totodată proiect de cercetare despre nivelul democrației este util și binevenit. Citiți toate detaliile în: Twin4Dem: monitorizarea eroziunii democratice cu un Digital Twin. Dacă v-ați întrebat cum folosim AI-ul integrat în producție și unde ar trebui inclus în arhitectura sistemului, articolul Ghid de design pentru GenAI în producție vă pune la dispoziție o soluție practică. Rămânem în zona de AI, cu În mintea unui agent AI, articol care arată care sunt principalele deosebiri între un LLM și un Agent, oferindu-ne, totodată, și câteva idei despre construirea unui server MCP. Sper că v-am făcut curioși cu aceste câteva titluri menționate. Vă invit să le citiți pe toate. Dacă vreți să le citiți dintr-un număr tipărit, vă aștept la următoarele evenimente de lansare. Lectură plăcută!
de Ovidiu Mățan
de Laura Dioşan , Andrei Olar , Mózes Császár
