Telegram Group & Telegram Channel
🧠 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.

🔗 Репозиторий



tg-me.com/csharp_ci/1374
Create:
Last Update:

🧠 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.

🔗 Репозиторий

BY C# (C Sharp) programming




Share with your friend now:
tg-me.com/csharp_ci/1374

View MORE
Open in Telegram


C C Sharp programming Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

A Telegram spokesman declined to comment on the bond issue or the amount of the debt the company has due. The spokesman said Telegram’s equipment and bandwidth costs are growing because it has consistently posted more than 40% year-to-year growth in users.

Why Telegram?

Telegram has no known backdoors and, even though it is come in for criticism for using proprietary encryption methods instead of open-source ones, those have yet to be compromised. While no messaging app can guarantee a 100% impermeable defense against determined attackers, Telegram is vulnerabilities are few and either theoretical or based on spoof files fooling users into actively enabling an attack.

C C Sharp programming from ms


Telegram C# (C Sharp) programming
FROM USA