?
Генерация исходного кода с использованием больших языковых моделей: систематический обзор методологии Вайб-кодинг
Информационные технологии. 2026. Т. 32. № 8. С. 421–427.
Джонов А. Т., Авдошин С. М.
В данном систематическом обзоре представлен анализ методологии Вайб-кодинг (Vibe Coding) — современно-го подхода к итеративному процессу разработки программного обеспечения с помощью больших языковых моделей (БЯМ). Инструменты генерации кода транформируют написание ПО, позволяя программисту формулировать задачи и описывать желаемое поведение кода на естественном языке, в то время как БЯМ генерирует соответ-ствующий запросам исходный код. Обзор систематиматизирует текущие методы использования БЯМ, освеща-ет примеры применения, оценивает эффективность сгенерированного кода, раскрывает возникающие проблемы и намечает тенденции развития технологии. Целью работы является предоставление всестороннего понимания возможностей и ограничений Вайб-кодинга как трансформационной методологии в программной инженерии.
Ключевые слова: систематический обзор systematic reviewбольшие языковые моделиlarge language modelsпромпт-инжинирингsource code generationvibe codingprompt-driven developmentconversational codingAI-assisted programmingprompt-engineeringгенерация исходного кодаВайб-кодингразработка на основе промптовискусственный интеллект в программировании
Мельман А. С., Евсютин О. О., Journal of the Franklin Institute 2026 Vol. 363 No. 15 Article 109005
Добавлено: 25 августа 2026 г.
IEEE, 2026.
Добавлено: 24 августа 2026 г.
Лукьяненко Д. В., Рагимова А. А., Мухорина А. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–24
Добавлено: 20 августа 2026 г.
CEUR-WS.org, 2026.
Добавлено: 20 августа 2026 г.
Добавлено: 20 августа 2026 г.
Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 19 августа 2026 г.
Власенко Д. В., Саранская И. М., Захаров Д. Г., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–16
Гиперграфы предоставляют естественную систему для представления нейрофизиологических взаимодействий, распределённых по наборам датчиков. Ключевой методический вопрос заключается в том, каким образом следует определять гиперрёбра на основе частотно-разрешающих данных электроэнцефалографии и магнитоэнцефалографии (ЭЭГ/МЭГ). Мы предлагаем стратегию построения гиперграфа, в которой гиперрёбра получаются из канонической когерентности (caCOH) — расширения когерентности, которое оценивает степень связи между многомерными пространствами сигналов. Насколько ...
Добавлено: 18 августа 2026 г.
Мошкин А. С., Fedorov M., Arlazarov V. и др., Algorithms 2026 Vol. 19 No. 7 Article 523
Технологии искусственного интеллекта (ИИ), активно развивающиеся в современной медицине, повышают скорость и качество оказания медицинской помощи. Данная статья преимущественно направлена на демонстрацию применения различных вариантов компьютерного анализа клинических изображений для решения практических задач повышения эффективности рутинной диагностики с использованием ретроспективного анализа, а также на показ потенциала его широкого внедрения (благодаря масштабируемости архитектуры) в практическое здравоохранение ...
Добавлено: 17 августа 2026 г.
CHEN Y., Howlett R. J., Tanaka S. и др., Springer, 2026.
Добавлено: 16 августа 2026 г.
Khorunzheva K., Postnikov E., Захаров Д. Г., Chaos, Solitons and Fractals 2026 Vol. 212 No. 2 P. 1–12
Идентификация когерентных состояний спайковых нейронных сетей является фундаментальной задачей теории синхронизации, при этом традиционные методы требуют больших вычислительных затрат. Мы применяем к анализу различных состояний спайковых нейронных сетей кристаллографические идеи обработки периодических структур. В частности, предложенный нами подход основан на применении двумерного преобразования Фурье к пространственно-временным диаграммам. По положению пиков в обратном пространстве этот метод ...
Добавлено: 13 августа 2026 г.
Yu Z., Wang J., Wang Z. и др., Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences 2026 Vol. 384 P. 1–16
Добавлено: 13 августа 2026 г.
Cham: Springer, 2026.
Добавлено: 13 августа 2026 г.
Ратников Ф. Д., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–10
Добавлено: 12 августа 2026 г.
Минец М. В., Красноженов Г. Г., Трофимова Е. А. и др., PeerJ Computer Science 2026 Vol. 12 Article e4063
Добавлено: 12 августа 2026 г.
Мизинов П. В., Journal of Computer Virology and Hacking Techniques 2023 No. 20 P. 383–396
Системы биометрического распознавания вен уязвимы для атак типа «биометрическое предъявление». Традиционно исследователи использовали изображение сосудистого русла пользователя, полученное в ближнем инфракрасном диапазоне (БИК), для создания инструмента атаки на биометрическое предъявление (ИАБП). В данной статье исследуется возможность использования свободного программного обеспечения для сбора данных о венозном рисунке кисти без использования БИК при нормальном освещении и создания ...
Добавлено: 11 августа 2026 г.
Стремительное развитие генеративного искусственного интеллекта (генИИ) усилило дискуссии о том, как новые технологии трансформируют рынок труда, особенно позиции и задачи, которые еще недавно мог выполнять только человек. Эксперименты показывают, что генеративный ИИ может обеспечить значительный прирост производительности, особенно менее квалифицированных сотрудников, что может приводить к возникновению индивидуальной зарплатной отдачи на рынке труда. Впервые для России ...
Добавлено: 11 августа 2026 г.
Трубочкина Н. К., М.: Издательство «Юрайт», 2026.
Учебник посвящен формированию у студентов целостного представления о современных производственных процессах и методах их анализа и управления на основе технологий машинного обучения. В условиях четвертой промышленной революции, когда традиционные инженерные дисциплины неразрывно переплетаются с интеллектуальными методами обработки данных, возникает потребность в специалистах, способных интегрировать знания из обеих областей. Настоящий учебник призван удовлетворить эту потребность, предлагая ...
Добавлено: 8 августа 2026 г.
Беломестный Д. В., Гасников А. В., Гладин Е. Л. и др., Russian Mathematical Surveys 2026 Vol. 81 No. 4(490) P. 3–90
Добавлено: 3 августа 2026 г.
Чеповский А. М., М.: Мастерская Печати Идей, 2026.
В учебном пособии представлены методы и алгоритмы автоматического анализа корпусов текстов на естественных языках. Предназначено для изучающих методов обработки текстов на естественных языках и создания обучающих массивов текстов.
Для студентов, аспирантов и научных работников, изучающих методы компьютерной лингвистики и обработку текстов. ...
Добавлено: 1 августа 2026 г.
Сурков А. Ю., Игнатенко В. В., Кольцов С. Н., Computers, Materials and Continua 2026 Vol. 88 No. 3 Article 74
Добавлено: 8 июля 2026 г.
Подболотова М. И., Адамский А. И., Колачев Н. И. и др., Высшее образование в России 2026 Т. 35 № 4 С. 21–35
Цель статьи – представить и обосновать педагогическую модель персонализированной обратной связи на основе больших языковых моделей (LLM) для образовательного процесса в магистратуре гуманитарного профиля. Актуальность исследования обусловлена задачами цифровой трансформации высшего образования в РФ, обозначенными в указе Президента № 474 от 21.07.2021 «О национальных целях развития до 2030 года», и необходимостью внедрения гибких, адаптивных образовательных ...
Добавлено: 4 мая 2026 г.