'%3E%3Cpath fill='%233A5C8D' d='M18.08 2H1.93C.87 2 0 2.85 0 3.9v15.5l.22.02c9.75 0 17.7-7.8 17.86-17.42Z' /%3E%3Cpath fill='%233A5C8D' d='M26.33 2H24.2C24.05 14.97 13.35 25.48.22 25.48L0 25.47v2.61C0 29.14.87 30 1.93 30h24.4c1.06 0 1.94-.86 1.94-1.92V3.91c0-1.05-.88-1.9-1.94-1.9Z' /%3E%3Cpath fill='%23262C49' d='M39.27 31.8c-.74-.2-1.28-.74-1.28-1.48 0-.88.67-1.55 1.56-1.55.23 0 .37.03.64.03 1.7 0 2.92-.63 2.92-3.02V10.52c0-1.04.74-1.81 1.8-1.81 1.01 0 1.76.77 1.76 1.81v15.73c0 3.9-2.34 5.75-5.83 5.75a5.1 5.1 0 0 1-1.57-.2Zm8.01-28.87a2.34 2.34 0 0 1-2.37 2.28 2.32 2.32 0 0 1-2.38-2.28 2.31 2.31 0 0 1 2.38-2.3 2.35 2.35 0 0 1 2.37 2.3Zm9.26 14.31a2.62 2.62 0 0 1-2.66 2.57 2.6 2.6 0 0 1-2.67-2.57 2.6 2.6 0 0 1 2.67-2.56 2.63 2.63 0 0 1 2.66 2.56Zm4.56 6.89V1.81C61.1.77 61.84 0 62.9 0c1.01 0 1.76.77 1.76 1.81v22.32c0 1.05-.75 1.82-1.76 1.82-1.02 0-1.8-.77-1.8-1.82Zm21.93-8.53v8.57a1.7 1.7 0 0 1-1.76 1.78 1.73 1.73 0 0 1-1.76-1.78v-.2a6.88 6.88 0 0 1-5.13 1.98c-3.46 0-5.8-1.92-5.8-4.77 0-2.9 2.37-4.7 6.14-4.7h4.72v-1.09c0-2.25-1.3-3.52-3.57-3.52-1.39 0-2.64.5-3.69 1.54-.44.37-.82.54-1.23.54-.84 0-1.55-.7-1.55-1.48 0-.5.23-.97.7-1.44a8.39 8.39 0 0 1 6.08-2.32c4.31 0 6.85 2.55 6.85 6.89Zm-3.6 3.73v-.3h-4.27c-1.93 0-2.95.7-2.95 2.01 0 1.35 1.15 2.19 2.92 2.19 2.4 0 4.3-1.72 4.3-3.9Zm25.67-1.99c0 4.98-3.46 8.61-8.14 8.61-2.38 0-4.38-.9-5.64-2.42v.6c0 1.08-.74 1.82-1.72 1.82-1.06 0-1.8-.77-1.8-1.82V1.81C87.8.77 88.58 0 89.6 0c1.01 0 1.76.74 1.76 1.81v9.32a7.07 7.07 0 0 1 5.56-2.42c4.72 0 8.18 3.66 8.18 8.63Zm-3.66-.03c0-3.09-2.14-5.38-5.1-5.38-3.01 0-5.02 2.19-5.02 5.41 0 3.2 2.04 5.38 5.03 5.38 2.95 0 5.09-2.28 5.09-5.4Zm6.66 6.09c-.34-.3-.51-.67-.51-1.15 0-.84.71-1.54 1.6-1.54.37 0 .74.13 1.11.47a5.66 5.66 0 0 0 3.9 1.71c1.46 0 2.68-.6 2.68-1.85 0-1.07-.98-1.5-2.34-2.05l-1.7-.7c-2.67-1.11-4.34-2.32-4.34-4.81 0-3.06 2.58-4.77 5.88-4.77 2.13 0 4 .77 5.29 2.01.37.34.54.74.54 1.18a1.5 1.5 0 0 1-1.5 1.51c-.37 0-.67-.16-1.11-.5a5.47 5.47 0 0 0-3.3-1.14c-1.32 0-2.27.5-2.27 1.58 0 .9.68 1.34 2.2 1.95l1.6.63c3.02 1.25 4.55 2.56 4.55 4.98 0 3.32-2.85 5.04-6.17 5.04a8.25 8.25 0 0 1-6.11-2.56Z' /%3E%3C/g%3E%3Cdefs%3E%3CclipPath id='a'%3E%3Cpath fill='%23fff' d='M0 0h120.38v32H0z' /%3E%3C/clipPath%3E%3C/defs%3E%3C/svg%3E)
AI - Artykuły
DSPy: Programowanie Modeli Językowych Zamiast Promptowania
Prompt engineering stał się standardową praktyką w pracy z modelami językowymi. Jednak ręczne tworzenie promptów jest czasochłonne, zawodne i trudne w utrzymaniu w sytuacji zmiennych wymagań. DSPy, opracowany przez badaczy NLP ze Stanford, oferuje alternatywne podejście.
Wprowadzenie do agentów Playwright
Ten artykuł przedstawia agentów Playwright, którzy zostali wprowadzeni w wersji Playwright 1.56. Agenci otwierają szerokie możliwości automatyzacji zadań istotnych w testowaniu automatycznym, takich jak tworzenie planów testów, generowanie testów czy ich naprawa w razie potrzeby. Wszystko to jest możliwe dzięki wykorzystaniu AI oraz serwera MCP dla Playwright.
Narzędzia AI ułatwiające pisanie kodu
Współcześnie obserwujemy znaczący rozwój sztucznej inteligencji. Ma ona wpływ m.in. na pracę developerów. Czy AI będzie w stanie kompletnie zastąpić programistów? Raczej nie ma na […]
Uczenie maszynowe w Javie – pierwsze kroki z Weka
Uczenie maszynowe, podstawa nowoczesnej technologii, utorowało komputerom drogę do uczenia się na podstawie danych i podejmowania świadomych decyzji. W tym artykule wyruszamy w podróż do królestwa uczenia maszynowego przy użyciu frameworka Weka w języku programowania Java.
Rozmowa z OpenAI GPT przy użyciu LangChain na temat j‑labs
Ten artykuł jest przewodnikiem po budowie chatbota opartego na modelu GPT od OpenAI z dostępem w czasie rzeczywistym do konfigurowalnej bazy wiedzy, przy użyciu biblioteki LangChain.
Poznaj mageek of j‑labs i daj się zadziwić, jak może wyglądać praca z j‑People!
Skontaktuj się z nami
