Microsoft представила на GitHub язык программирования Project Verona

Microsoft представила на GitHub язык программирования Project Verona

Microsoft представила на GitHub язык программирования Project Verona

Специалисты Microsoft работают над новым языком программирования, позаимствовав отдельные идеи у популярного Rust. Новый проект, предназначенный для безопасного кодинга, получил название Project Verona.

Исследователь из Microsoft Мэттью Паркинсон впервые познакомил общественность с Project Verona в прошлом году, пообещав, что корпорация вскоре сделает проект общедоступным.

Теперь Project Verona доступен на GitHub, там же есть дополнительная информация о проекте и его задаче — создать более безопасные системы за счёт лучшего управления памятью и работы песочниц.

По словам Паркинсона, Project Verona поможет защитить код, написанный на языках C, C# и присутствующий в отдельных устаревших разработках Microsoft. Речь идёт о таких местах кода, от которых техногигант не хочет избавляться, но желает их лучше защитить.

Помимо Rust, на создание Project Verona Microsoft вдохновили концепты Cyclone и Pony. Корпорация надеется, что общедоступность проекта привлечёт специалистов, которые захотят изучить задумку Project Verona и внести свой вклад.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru