Операция выполнена!
Закрыть
Хабы: Блог компании OTUS, Искусственный интеллект, Python, Тестирование IT-систем

Исследователи Anthropic собрали LLM-агента, который читает код Python-библиотек, сам формулирует свойства, пишет property-based тесты на Hypothesis и ищет контрпримеры. В результате он нашёл баги в NumPy, aws-lambda-powertools, tokenizers и других проектах — часть патчей уже приняли мейнтейнеры. Разбираемся, как работает такой агент, почему property-based тестирование хорошо подходит для LLM и где у подхода пока границы.

Читать далее
Читайте также
НОВОСТИ

ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro