Инженер-программист научил ИИ охотиться на ошибки, интегрировав LLM с инструментами отладки, и выпустил код под открытой лицензией – «Это как перейти от охоты каменным копьем к использованию управляемой ракеты».

ИИ (искусственный интеллект) является весьма обсуждаемой темой в технологической индустрии, прежде всего из-за недопонимания его определения. Термин ИИ охватывает множество технологий, которые на самом деле далеки от настоящего интеллекта. То, что мы сегодня называем ИИ, не представляет собой искусственный или какой-либо другой вид интеллекта в традиционном смысле.

По существу, эти языковые модели обучаются путем изучения огромных объемов данных, научившись распознавать паттерны и предсказывать то, что следует дальше. Однако у них есть свои ограничения: часто они с трудом справляются с задачами, для которых их предполагается использовать, продолжая выдавать неточную информацию. Тем не менее, при правильном применении они могут стать ценными ресурсами. Например, отладка Windows или анализ данных о сбоях — это задачи, идеально подходящие для возможностей искусственного интеллекта, делая их подходящей работой для этих моделей.

Как геймер, я в восторге от Свена Шарменке (AKA Svnscha), инженера-программиста, который уже знаком с отладкой сбоев Windows и представил инструмент, позволяющий языковым моделям выполнять эту задачу вместо нас! Инструмент mcP-Windbg наделяет эти модели способностью гармонично работать с WinDBG, универсальным инструментом для отладки в Windows. Теперь у нас есть средство анализа сбоев, которое способно понимать и реагировать на команды на естественном языке, делая процесс поиска проблемных мест более простым.

В посте на блоге Шарментке поделился своими находками, включая видеодемонстрацию работы отладчика. Видео представляет Copilot, инструмент, который способен легко понимать запросы простым естественным английским и помогает в устранении неполадок. Он может интерпретировать дампы аварий, определять релевантные коды внутри них для выявления проблем, анализировать исходный код на предмет ошибок и предлагать решения. Кроме того, он способствует локализации самого дампа аварии.

Похоже, что Scharmenke упростил сложную задачу, которую раньше могли решать только профессионалы, сделав её доступной даже для таких неспециалистов как я. Более того, эта задача часто была утомительной и вызывала разочарование, но благодаря развитию технологий она теперь эффективно выполняется машинами вместо людей. Именно в подобных ситуациях LLMs (языковые модели для права) оказываются крайне полезными, предоставляя освежающее решение.

Задачи отладки часто требуют много времени, широких знаний в области различных языков программирования и указателей, глубокого понимания процесса выполнения кода и упорства. Однако сейчас это больше похоже на непринужденный разговор с вашим цифровым помощником (как выразился Шарментке: ‘Это как переход от охоты каменным копьем к использованию умной ракеты’).

Конечно же, использование этой модели AI сопровождается обычным предупреждением, характерным для всех систем искусственного интеллекта. Она не способна самостоятельно мыслить, поэтому к её ответам следует относиться с определённой долей скептицизма. Шарменке дополнительно подчеркивает, что это не универсальное решение или магический инструмент, а скорее ‘Python обертка вокруг CDB, использующая экспертизу LLM в WinDBG.’ Если вас заинтересовала возможность эксперимента с этим новым интерфейсом отладки, вы можете скачать его с GitHub.

1. Топ выбор для игровых мониторов: исключительно точные дисплеи. 2. Лидер среди мониторов с высокой частотой обновления: чрезвычайно быстрая производительность. 3. Идеальный игровой монитор 4K: ультравысокое разрешение. 4. Лучший телевизор 4K для игр: опыт игрового процесса на большом экране в разрешении 4K.

Смотрите также

2025-05-09 10:12