Figma отключит ИИ-функцию, которая копирует дизайн других приложений

Не, ну а как его еще тренировать? 🤖

• На прошлой неделе Figma представила ИИ-функцию Make Design, которая позволяет генерировать макеты и компоненты пользовательского интерфейса на основе текстовых подсказок. «Просто опишите, что вам нужно, и функция предоставит вам первый набросок», — так компания анонсировала запуск функции.
• Компания объяснила, что она не обучалась на контенте Figma, файлах сообщества или дизайне существующих приложений.
• Однако, при просьбе сделать дизайн погодного приложения, Make Design постоянно воспроизводит приложение Погода от Apple.
• По словам гендира Figma проблема заключается в слишком низкой вариативности, а вовсе не в использовании чужих приложений.

И что: сейчас Figma временно отключила функцию Make Design. До тех пор, пока команда не будет уверена, что может быть «ответственной за результаты». То есть, похоже, навсегда.

Уязвимости в CocoaPods ☕️ позволяли манипулировать библиотеками

Пишут, что уязвимы были миллионы iOS и macOS приложений. Конечно, это не совсем так, но все же.

• Первая из трех уязвимостей, обнаруженных EVA, связана с небезопасным механизмом проверки электронной почты, используемым для аутентификации разработчиков отдельных библиотек.
• Вторая уязвимость позволяла злоумышленникам получить контроль над Pod-ами, которые были заброшены их разработчиками, но продолжали использоваться приложениями. Эта функция работала 10 лет.
• Третья уязвимость позволяла злоумышленникам выполнить код на магистральном (trunk) сервере.

Открытой эксплуатации уязвимостей вроде не было. Мантейнеры CocoaPods все исправили, Исследователи советуют разработчикам, использующим CocoaPods в своих приложениях, всегда проверять зависимости CocoaPods и запускать сканирование безопасности для обнаружения вредоносного кода во всех внешних библиотеках.

В Tracer генеративный ИИ анализирует ошибки

В сервисе Tracer появился генеративный ИИ, который помогает анализировать сбои и проблемы в приложениях, а также предлагает решение для них.

• Tracer — инструмент VK для мониторинга стабильности приложений для Android и iOS в реальном времени (было видео про него на Мобиусе). При выявлении проблем сервис создает стектрейс — детальный отчет о сбое, который включает анализ конкретных зависимостей, разделов и модулей приложения, где мог произойти сбой.
• Новая ИИ-модель анализирует стектрейс и определяет возможные причины ошибки, выделяя наиболее вероятную, или же составляет перечень факторов, которые могли привести к сбою.
• После определения корневой причины нейросеть генерирует конкретные советы по устранению ошибки. Например, предлагает изменения в коде, обновление библиотек или другие действия, которые помогут избежать повторного сбоя.
• ИИ учитывает специфику приложения, его архитектуру и используемые технологии, что позволяет сервису давать рекомендации, адаптированные к конкретным условиям и потребностям разработчиков.

И что: в целом отличное применение ИИ, вопрос в том, можно ли будет доверять "советам" ИИ 1️⃣2️⃣3️⃣4️⃣5️⃣

Шоу под названием Epic vs Apple никогда не закончится твои повести нет да напишутся. На прошлой неделе Apple отклонила Epic Games Store, потом одобрила, потом сказала, что одобрила “временно”. В следующем релизе надо изменить в нем кнопки установки и покупки, потому что эти слишком похожи на «дизайн и позиционирование» Apple 🌐. Тим Суини встал на дыбы и сказал пошли вы в жопу - это абсурдно, переделывать ничего не будем. Не знаю как вам, а мне это уже поднадоело.

Разработка

• Разработка библиотек с использованием подхода Request for Comments
• Менеджмент — ловушка или лучший карьерный путь для разработчика?
• Чистый код – не значит правильный: clean code, паттерны, лучшие практики

Маркетинг

• Apple «временно» одобрила Epic Games Store, но потребовала изменений
• Самые скачиваемые и зарабатывающие приложения в России в июне 2024
• How to improve funnel conversion

Кроссплатформа

• Multiplatform UI с Compose
• Mastering Date and Time Management in iOS with Kotlinx DateTime: A Step-by-Step Guide

ChatGPT хорошо программирует в задачах, существовавших до 2021 года, но испытывает трудности с новыми

Недавнее исследование, в ходе которого выяснялось, насколько хорошо ChatGPT программирует, показало, что он вполне неплох. По крайней мере в задачах, с которыми он знаком 🤖

• Исследование, опубликованное в июньском номере IEEE Transactions on Software Engineering, проверило GPT-3.5 на 728 задачах с LeetCode на пяти языках программирования (C, C++, Java, JavaScript и Python).
• На задачах, существовавших в LeetCode до 2021 года, ChatGPT решал легкие задачи в 89% случаев, задачи средней сложности — в 71% случаев, а трудные — в 40% случаев.
• Однако при тестировании на задачах, которые появились в LeetCode после 2021 года, результаты решения легких, средних и трудных задач снизились до 52%, 40% и 0.66% соответственно.

Когда дело доходит до проблем с алгоритмами после 2021 года, способность ChatGPT генерировать функционально корректный код страдает. Иногда он не может понять смысл вопросов даже для задач легкого уровня, — говорит исследователь. - Разумная гипотеза о том, почему ChatGPT лучше справляется с проблемами алгоритмов до 2021 года, заключается в том, что эти проблемы часто встречаются в обучающем наборе данных.

Исследователи также отмечают, что ChatGPT лучше исправляет человеческие ошибки, чем свои собственные, и может генерировать код с меньшими затратами времени выполнения и памяти в 50% случаев по сравнению с человеком. Хотя код, сгенерированный ChatGPT, также содержал приличное количество ошибок, «многие из них были легко устранимы».