Հետ
Արհեստական բանականություն և մեքենայական ուսուցում

SDLC, ADLC և ASDLC. AI մշակման մեթոդաբանությունների հստակեցում

Dev.to
Advertisement468 × 90
SDLC, ADLC և ASDLC. AI մշակման մեթոդաբանությունների հստակեցում

Ծրագրավորող Ռեմո Ջենսենը վերլուծում է ժամանակակից ծրագրային ճարտարագիտության մեջ օգտագործվող տերմինների շփոթությունը, մասնավորապես՝ SDLC, ADLC և ASDLC հասկացությունների միջև: Մինչ ավանդական ծրագրային ապահովման մշակման կենսացիկլը (SDLC) կենտրոնանում է դետերմինիստական համակարգերի վրա, գործակալային մշակման կենսացիկլը (ADLC) մասնագիտացված շրջանակ է AI գործակալների համակարգերի կառուցման, փորձարկման և կառավարման համար: Ի հակադրություն, գործակալային ծրագրային մշակման կենսացիկլը (ASDLC) վերաբերում է AI գործակալներին որպես աշխատողներ օգտագործելու պրակտիկային՝ ցանկացած տեսակի ծրագրակազմ ստեղծելու համար: Ջենսենը պնդում է, որ այս տերմինների տարբերակումը կարևոր է նախագծի հաջողության համար: AI գործակալների կառուցումը պահանջում է հատուկ մոտեցումներ, ինչպիսիք են ոչ դետերմինիստական վարքագծի մշտադիտարկումը, մինչդեռ ստանդարտ հավելվածների համար անհրաժեշտ է լավ կառավարվող ASDLC մոտեցում: Այս սահմանումները հստակեցնելով՝ թիմերը կարող են ավելի արդյունավետ համապատասխանեցնել իրենց մեթոդաբանությունները զարգացման նպատակներին:

This is a summary. Read the full article at the original source:

Dev.to
Advertisement468 × 90
Share
Արհեստական բանականություն և մեքենայական ուսուցում

Կապակցված

Վերջերս հրապարակված հոդվածում ծրագրավորող Դեբաշիշ Գոսալը քննարկում է HivePlane համակարգում AI գործակալների համար շեղումների հուսալի հայտնաբերման մարտա…

Dev.to

Apple-ը ցուցադրել է MLX շրջանակի օգտագործումը՝ Meta-ի Muse Spark Open-ի նման լայնածավալ մոդելները չորս M5 Ultra Mac Studio-ների կլաստերում գործարկելու…

Dev.to

WindBorne Systems ընկերությունը ԱՄՆ ռազմաօդային ուժերի հետ կնքել է մինչև 49 միլիոն դոլար արժողությամբ պայմանագիր՝ իր 700 ինքնավար օդերևութաբանական զոն…

TechRadar
Advertisement970 × 250