Применение искусственного интеллекта в науке и бизнесе

[Mihaylo]

Я тут на днях применил OpenAI-GPT-5 для разработки модуля, который генерирует csv-файл по данным из электронной таблицы. Код для Excel/VBA. Я ему предоставил более чем достаточно: 1. Код на С++, который генерирует тот же csv-файл, но из данных в памяти. 2. Код, который генерирует QR-код из той же электронной таблицы. 3. Отметил ряд особенностей/нюансов.

Но он не понял слёту. Я ему не объяснил, какие версии Microsoft Office могут быть (спойлер - все, какие только можно).

Было итераций не менее 10. В итоге он меня гонял по кругу, пока я сам не прервал его.

Вывод: GPT-5 - это не гений, не умеет помнить особые пожелания пользователя, гоняет по кругу. Но код работает определённым образом. Оставил, как есть. Не разбираюсь дальше, так как можно инструктировать заказчика, как действовать в непонятной (недоработанной) ситуации.

[Klein]

Очень помогает работать с латеком. И вообще все больше и больше делаю запросы по разному поводу.

[Rasool]

Кстати, по теме треда есть такая книга: Кацов Илья. Машинное обучение для бизнеса и маркетинга. — СПб.: Питер, 2019. — 512 с.: ил. — (Серия «IT для бизнеса»).

[Rasool]

По поводу ИИ в САПР: мне дали наводку на Neural CAD:

Цитата:

A new class of AI models
Autodesk imagines a new class of generative AI technologies built using machine learning and artificial neural networks. The first of these is neural CAD, a category of generative AI foundation models trained to directly reason about CAD objects. Moving far beyond the practice of simply incorporating large language models into existing solutions, Autodesk has completely reimagined the traditional software engines that create CAD geometry. This new category of generative AI foundation models offers a path to the future of connected Design and Make processes.

Цитата:

Neural CAD for geometry
This new generative AI technology can create designs spontaneously based on a text prompt and spatial constraints, generating editable precision CAD geometry. Additionally, neural CAD for geometry can also generate the sequence of commands within a traditional parametric CAD software tool needed to create an object. Whether you need organic, curved surfaces found commonly in consumer goods or flat surfaces and clearly defined edges found in mechanical systems, this entirely new, machine learning approach to creating precision geometry promises to transform your workflows.

Цитата:

Neural CAD for buildings
Autodesk's first AEC-related foundation model, neural CAD for buildings in Forma, enables architects to quickly transition between early design concepts and more detailed building layouts and systems. This new tool translates between a conceptual architectural massing model and building floorplan layout. Changes to one architectural system will be reflected immediately in the others. Autodesk will continue to add more architectural systems to the translation engine, akin to adding new languages to a large language model.