Разработка мобильных приложений: все материалы — 04.05

Новое исследование изучило, как большие языковые модели работают в различных медицинских контекстах, включая реальные случаи в отделениях неотложной помощи, — и, по крайней мере, одна модель оказалась точнее, чем врачи-люди. В одном из экспериментов исследователи сосредоточились на 76 пациентах, поступивших в отделение неотложной помощи, сравнивая диагнозы, поставленные двумя врачами-терапевтами, с диагнозами, сгенерированными моделями OpenAI o1 и 4o. На каждом этапе диагностики o1 либо номинально превосходил, либо показывал результаты наравне с двумя лечащими врачами и 4o,  говорится в исследовании, добавляя, что различия «были особенно заметны на первом этапе диагностики (первичная сортировка в приемном отделении), где имеется наименьшее количество информации о пациенте и наибольшая срочность в принятии правильного решения».

Хорошо? Еще как. Однако. В своем посте об исследовании Кристен Пантагани, врач отделения неотложной помощи, сказала, что это «интересное исследование ИИ, которое привело к некоторым сильно преувеличенным заголовкам», особенно потому, что в нем сравнивались диагнозы ИИ с диагнозами врачей-терапевтов, а не врачей отделения неотложной помощи. «Если мы собираемся сравнивать инструменты ИИ с клиническими способностями врачей, нам следует начать со сравнения с врачами, которые действительно практикуют данную специальность», — сказала Пантагани. «Я бы не удивилась, если бы LLM смог победить дерматолога на экзамене по нейрохирургии, [но] это не особенно полезная информация».

Разработка

• В исследовании ИИ показал более точные диагнозы в приемном отделении скорой помощи, чем два врача
• When ‘if’ slows you down, avoid it

Маркетинг

• Как монетизировать пет-проект: документы, платежи, касса

Кроссплатформа

• Вредные советы для Flutter-разработчика
• Почему animated SVG не работает во Flutter «как в браузере» — и как я попытался это исправить
• Running Gemma 4 E4B on a phone — open-source Flutter toolkit

iOS

В этой статье мы обсудим, как писать код на Swift, который будет выглядеть так, как будто его написал опытный Senior разработчик.

• ScanNow — быстрый и простой сканер для iOS
• Практики Swift, которые помогут вам выглядеть Senior разработчиком
• Xcode Simulator — Ускоряем прогон тестов на CI + Fastlane
• Concurrency & Execution Flow: The Hidden Layer of iOS Development Where Bugs Begin
• Unexpected Task suspension points in Swift Concurrency
• Understanding ‘indirect’ keyword in Swift — Recursive Enums Explained Clearly

Android

Однажды автор статьи задумался, как бы выглядела подсветка синтаксиса в Jetpack Compose — без WebView, без HTML-шаблонов. Теперь, когда Compose стал стандартом для создания пользовательского интерфейса, законно хотеть чего-то, что органично вписывалось бы в общую концепцию. Это любопытство привело его к исследованию Shiki, ограничений WebAssembly, Cloudflare Workers, к созданию небольшого микросервиса и, в конечном итоге, ко второму подходу с использованием грамматик TextMate, работающих полностью на устройстве.

• Подсветка синтаксиса на Android — интеграция движка Shiki в Compose
• Android Bench — бенчмарк языковых моделей в решении задач Android-разработки
• ConsultMe — шаблон Compose-проекта со Spotless, Detect и Lint
• Обновление Paginator с 3.x до 8.x
• Почему я написал Paginator вместо Paging 3
• I Built a LangGraph Agent That Audits Android Projects — Here’s the Architecture
• When Text Input Becomes Document Editing in Jetpack Compose
• Gradle plugin to catch version conflicts and their sources early
• Compose Styling Is Changing — Here’s What Google’s New Style API Gets Right (and What It Still Needs)

← Предыдущий выпуск