Большая книга про роботов программистов и почему они скоро будут делать больше чем писать строчки

Большая книга про роботов программистов и почему они скоро будут делать больше чем писать строчки

Ох, не знаю, зайдет ли вам. Сложное попробую рассказать, но мне кажется знать это важно всем, кто связан с ИИ. Чтоб понимали и улыбались, когда вам говорят, что AI может все, или наоборот, что не может ничего.

На Hugging Face появился разбор статьи From Code Foundation Models to Agents and Applications. Она опубликована 23 ноября 2025 и это толстый справочник про ИИ, который пишет код. Авторы описывают весь путь такой модели от того, как собирают данные, до того, как ее запускают в реальной работе.

Суть простыми словами. Раньше ИИ был как ученик, который быстро пишет ответы в тетрадь. Теперь его превращают в помощника, который не только пишет, но и делает. Он может брать задачу, писать код, проверять, чинить, повторять, работать как агент. В статье это прямо выделено как направление автономных coding agents и приложений вокруг них.

На что стоит обратить внимание

🖊 Не только писать, но и доводить до результата Авторы описывают переход от просто генерации к системам, которые проходят цепочку шагов разработки и действуют инструментами.

🖊 В школе пятерка, в жизни ошибка В статье отдельно проговаривается разрыв между тестами из исследований и реальной разработкой. В реальности важны правильность кода, безопасность, понимание большого проекта и встраивание в рабочий процесс.

🖊 Память важнее красивых фраз Одна из ключевых проблем это понимать большой кусок кода, а не один файл. Поэтому в тексте подчеркивается не полное понимание больших кодовых баз и длинный контекст, как важная часть прогресса.

🖊 Роботу нужны правила и забор Если системе дают доступ делать действия, ей нужны ограничения, проверка и наблюдение во время работы.

Это не сказка, там много инженерии Авторы описывают не только идеи, но и серию экспериментов про предобучение, дообучение, перобучение. Упоминаются выбор фреймворков, чувствительность настроек, сравнение датасетов.

Почему этот материал важен и почему я о нем пишу? (Хотя и понимаю, что для многих из нас это сложно, я нашла в сети на русском его, какой-то добрый человек перевел, но вообще не сразу поняла. Пришлось читать медленно и вдумчиво).

Это исследование похоже на инструкцию к новому виду ИИ, не к болталке, а к помощнику, который умеет делать работу по шагам, написать код, проверить, исправить, повторить и довести до результата. Оно нужно, чтобы стало понятно, почему красивые демонстрации часто ломаются в реальности и что именно надо улучшать, чтобы ИИ был полезным каждый день. Главные выводы простые, важна не только умная речь, важны правильные ответы, умение помнить большой контекст и строгие правила безопасности, потому что если ИИ умеет действовать, он может и накосячить.

Ру версию прикрепляю. Делала не я. Нашла в сети. Спасибо кому-то большое.

#аеслиподумать