🧠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?
Telegram’s stand out feature is its encryption scheme that keeps messages and media secure in transit. The scheme is known as MTProto and is based on 256-bit AES encryption, RSA encryption, and Diffie-Hellman key exchange. The result of this complicated and technical-sounding jargon? A messaging service that claims to keep your data safe.Why do we say claims? When dealing with security, you always want to leave room for scrutiny, and a few cryptography experts have criticized the system. Overall, any level of encryption is better than none, but a level of discretion should always be observed with any online connected system, even Telegram.
