Наш R&D-центр представил пару методов TAM-Eval и RM-RF, которые делают генерацию модульных тестов с помощью LLM заметно более практичной для наглядности разработки.
TAM-Eval задает воспроизводимые стандартные оценки качества тестов в живых репозиториях, а RM-RF еще умеет до сборки и запуска предсказать, какие тесты действительно полезны. На практике это означает меньшие дороги прогонов, меньшую нагрузку на инфраструктуру и цикл CI/CD. Это особенно важно в мире, который быстро движется в сторону AI-native разработки (см. пост) : когда код и тесты все чаще генерируют модели, главным конкурентным преимуществом становится уже не только генерация, но и надежная, быстрая оценка качества . Без этого AI-ускорение легко превращается в ИИ-хаос.
Эти статьи хорошо приняты академическим сообществом: RM-RF принята в основной трек SANER 2026 , а TAM-Eval - на VST 2026.
Напоследок процитирую Станислава Моисеева, руководителя RnD центра, который так описывал пользу этих методов
Эти методы делают работу больших языковых моделей с тестами более предсказуемой и эффективной для реальных процессов разработки. TAM-Eval задает стандарт сравнения моделей и агентов в сопровождении тестов по измеримым метрикам, а RM-RF позволяет отсеивать слабые тесты и ранжировать сильные без дорогостоящего запуска пайплайна на каждом шаге.
#Engineering #RnD #AI #DevOps #Software