Антон Дорошкевич. Тёмный лес ИИ

18.07.2025 09:57:07   Инфобот (Infostart)    648

Современный ИИ ассоциируется с языковыми моделями, но в мире СУБД «искусственный интеллект» давно существует в виде планировщика запросов. Разберем, как Postgres использует AQO и Relplan для машинного обучения в планировании запросов, и как переход от роли «кибераватара», вручную исправляющего EXPLAIN, к роли «тренера модели» экономит время и повышает эффективность. Узнаем, какие эффекты ждать от самообучающейся СУБД: от сокращения времени отклика до снижения нагрузки на администраторов. И подумаем, стоит ли овчинка выделки — обсудим плюсы и подводные камни адаптивного планирования.
Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2436015/

Категории:
 Программирование

Подписаться на ответы Инфостарт бот Сортировка: Древо развёрнутое
Свернуть все
Для отправки сообщения требуется регистрация/авторизация
Александр Волков. 1С: Элемент. Доступные библиотеки, их возможности, подходы к разработке
Айдар Сафин. R&D в 1С: как исследования создают инновации
Виталий Подымников. Краткий обзор методики дымового тестирования из Vanessa ADD
Матвей Серегин. Решение на базе 1С:Предприятие.Элемент в информационном ландшафте предприятия
Валерий Бобров. От ChatGPT до GigaChat: как объективно оценить и выбрать LLM для разработки на 1С
Екатерина Холодова. ИИ для проведения код-ревью – опыт Magnit Tech
Роман Савинов. Как сделать первый, но уверенный шаг в тестировании
Михаил Журавлев. Ошибки при написании запросов, которые допускают все (делаем свой чек-лист)
Тихон Стрельников, Денис Беляев. Практика LLM в процессах автоматизации – смена правил игры
Станислав Косолапов. AI-агенты для 1С: от генерации кода до автоматизации разработки и тестирования