tgoop.com »
United States »
Машиннное обучение | Наука о данных Библиотека »
Telegram web »
Post 1214
🧠 LLM не как компилятор, а как архитектор?
Можно ли заставить LLM превратить макет из Figma в рабочий UI-код? Ребята из Яндекс Go взялись за эту задачу и написали отличный отчёт о своём пути.
🤯 Они честно рассказывают о провалах: от промпта на 400к токенов, который не влезал в контекст, до чёрного ящика Agent IDE и сложного RAG-конвейера с циклом обратной связи.
В итоге они пришли к элегантному решению: перестали требовать от модели идеальный синтаксис. LLM теперь генерирует описание интерфейса на простом YAML, а детерминированный транслятор превращает его в 100% компилируемый код.
Это крутая инженерная история о том, как найти предел возможностей LLM и обойти его с помощью системного дизайна.
Читайте статью здесь
Можно ли заставить LLM превратить макет из Figma в рабочий UI-код? Ребята из Яндекс Go взялись за эту задачу и написали отличный отчёт о своём пути.
🤯 Они честно рассказывают о провалах: от промпта на 400к токенов, который не влезал в контекст, до чёрного ящика Agent IDE и сложного RAG-конвейера с циклом обратной связи.
В итоге они пришли к элегантному решению: перестали требовать от модели идеальный синтаксис. LLM теперь генерирует описание интерфейса на простом YAML, а детерминированный транслятор превращает его в 100% компилируемый код.
Это крутая инженерная история о том, как найти предел возможностей LLM и обойти его с помощью системного дизайна.
Читайте статью здесь
❤3💩1
tgoop.com/machinelearning_books/1214
Create:
Last Update:
Last Update:
🧠 LLM не как компилятор, а как архитектор?
Можно ли заставить LLM превратить макет из Figma в рабочий UI-код? Ребята из Яндекс Go взялись за эту задачу и написали отличный отчёт о своём пути.
🤯 Они честно рассказывают о провалах: от промпта на 400к токенов, который не влезал в контекст, до чёрного ящика Agent IDE и сложного RAG-конвейера с циклом обратной связи.
В итоге они пришли к элегантному решению: перестали требовать от модели идеальный синтаксис. LLM теперь генерирует описание интерфейса на простом YAML, а детерминированный транслятор превращает его в 100% компилируемый код.
Это крутая инженерная история о том, как найти предел возможностей LLM и обойти его с помощью системного дизайна.
Читайте статью здесь
Можно ли заставить LLM превратить макет из Figma в рабочий UI-код? Ребята из Яндекс Go взялись за эту задачу и написали отличный отчёт о своём пути.
🤯 Они честно рассказывают о провалах: от промпта на 400к токенов, который не влезал в контекст, до чёрного ящика Agent IDE и сложного RAG-конвейера с циклом обратной связи.
В итоге они пришли к элегантному решению: перестали требовать от модели идеальный синтаксис. LLM теперь генерирует описание интерфейса на простом YAML, а детерминированный транслятор превращает его в 100% компилируемый код.
Это крутая инженерная история о том, как найти предел возможностей LLM и обойти его с помощью системного дизайна.
Читайте статью здесь
BY Машиннное обучение | Наука о данных Библиотека
Share with your friend now:
tgoop.com/machinelearning_books/1214