🧠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.
Pinterest (PINS) closed at $71.75 in the latest trading session, marking a -0.18% move from the prior day. This change lagged the S&P 500's daily gain of 0.1%. Meanwhile, the Dow gained 0.9%, and the Nasdaq, a tech-heavy index, lost 0.59%.
Heading into today, shares of the digital pinboard and shopping tool company had lost 17.41% over the past month, lagging the Computer and Technology sector's loss of 5.38% and the S&P 500's gain of 0.71% in that time.
Investors will be hoping for strength from PINS as it approaches its next earnings release. The company is expected to report EPS of $0.07, up 170% from the prior-year quarter. Our most recent consensus estimate is calling for quarterly revenue of $467.87 million, up 72.05% from the year-ago period.
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?
