🧠ArtificialCast — магия трансформаций на базе LLM в .NET
ArtificialCast — это экспериментальная библиотека для .NET, которая превращает преобразование объектов в интеллектуальный процесс с помощью больших языковых моделей.
🚀Что умеет: • Автоматически преобразует объекты между типами • Не требует ручного маппинга или конфигураций • Использует LLM (например, Gemma 3 4B) для адаптации несовместимых структур • Генерирует JSON-схемы для целевых типов
🧪Примеры:
var result = await AC<LegacyUserDTO, NewUserModel>(legacyUser);
— преобразует старую DTO-модель в новую без ручной работы
var request = new MathRequest { Tokens = new() { "(", "2", "+", "3", ")", "*", "4", "-", "6", "/", "3" } }; var response = await AC<MathRequest, MathResponse>(request);
— рассчитывает результат выражения и генерирует пошаговое решение
⚠️ Проект предназначен только для демонстрации — в продакшн пока не стоит запускать, но как proof-of-concept это отличная иллюстрация, как LLM могут расширять возможности .NET-разработки.
🧠ArtificialCast — магия трансформаций на базе LLM в .NET
ArtificialCast — это экспериментальная библиотека для .NET, которая превращает преобразование объектов в интеллектуальный процесс с помощью больших языковых моделей.
🚀Что умеет: • Автоматически преобразует объекты между типами • Не требует ручного маппинга или конфигураций • Использует LLM (например, Gemma 3 4B) для адаптации несовместимых структур • Генерирует JSON-схемы для целевых типов
🧪Примеры:
var result = await AC<LegacyUserDTO, NewUserModel>(legacyUser);
— преобразует старую DTO-модель в новую без ручной работы
var request = new MathRequest { Tokens = new() { "(", "2", "+", "3", ")", "*", "4", "-", "6", "/", "3" } }; var response = await AC<MathRequest, MathResponse>(request);
— рассчитывает результат выражения и генерирует пошаговое решение
⚠️ Проект предназначен только для демонстрации — в продакшн пока не стоит запускать, но как proof-of-concept это отличная иллюстрация, как LLM могут расширять возможности .NET-разработки.
At a time when the Indian stock market is peaking and has rallied immensely compared to global markets, there are companies that have not performed in the last 10 years. These are definitely a minor portion of the market considering there are hundreds of stocks that have turned multibagger since 2020. What went wrong with these stocks? Reasons vary from corporate governance, sectoral weakness, company specific and so on. But the more important question is, are these stocks worth buying?
That strategy is the acquisition of a value-priced company by a growth company. Using the growth company's higher-priced stock for the acquisition can produce outsized revenue and earnings growth. Even better is the use of cash, particularly in a growth period when financial aggressiveness is accepted and even positively viewed.he key public rationale behind this strategy is synergy - the 1+1=3 view. In many cases, synergy does occur and is valuable. However, in other cases, particularly as the strategy gains popularity, it doesn't. Joining two different organizations, workforces and cultures is a challenge. Simply putting two separate organizations together necessarily creates disruptions and conflicts that can undermine both operations.
