🧠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?
What is Telegram Possible Future Strategies?
Cryptoassets enthusiasts use this application for their trade activities, and they may make donations for this cause.If somehow Telegram do run out of money to sustain themselves they will probably introduce some features that will not hinder the rudimentary principle of Telegram but provide users with enhanced and enriched experience. This could be similar to features where characters can be customized in a game which directly do not affect the in-game strategies but add to the experience.