GLM-5.1 помогла разработать новый алгоритм для анализа битовых строк

Автор статьи на Habr предложил модели GLM-5.1, запущенной через инструмент opencode, придумать алгоритм для конкретной задачи о битовых строках — и получил не революционное, но оригинальное решение, собранное из известных алгоритмических компонентов в новой комбинации.

Какую задачу решал автор

Автор сформулировал задачу так: дана битовая строка, нужно найти все позиции в ней, где количество единиц минус количество нулей до этой позиции равно заданному числу. Он отмечает, что задача используется в контексте структур RMQ (Range Minimum Query) и LCA (Lowest Common Ancestor) — то есть интересна прежде всего тем, кто занимается алгоритмами и структурами данных.

Как AI придумал решение

Автор прямо признаёт, что интернет переполнен восторженными текстами про AI, которые вызывают у многих разработчиков — особенно специалистов по C и C++ — фрустрацию. Он подчёркивает, что не является «AI-проповедником», а называет себя «активным и ответственным программистом», который пользуется AI-инструментами в повседневной работе. Для генерации алгоритма он использовал именно связку инструмента opencode и модели GLM-5.1.

«Это не прорывной алгоритм, на котором я разбогатею, но он интересный: составленный из известных компонентов, но всё же новый», — пишет автор статьи на

Habr.

Как заставить AI писать вменяемый C++

В статье отдельно разбирается, какие приёмы автор использует, чтобы GLM-5.1 писал адекватный код на C++ — эта часть материала посвящена не самому алгоритму, а инженерной дисциплине работы с моделью при написании низкоуровневого кода. Именно в языках C и C++ качество AI-генерации традиционно вызывает больше всего скепсиса у профессиональных разработчиков, и автор прямо признаёт эту фрустрацию сообщества как отправную точку своего рассказа.

Сам материал построен вокруг трёх тем: как решать исходную задачу про битовую строку, что именно предложил AI в качестве алгоритма и какие приёмы автор применяет, чтобы GLM-5.1 выдавал рабочий, а не «галлюцинирующий» код на C++. Такой формат — разбор конкретной инженерной задачи вместе с честной оценкой роли модели — отличает материал от типичных восторженных постов про возможности AI, на избыток которых автор сам жалуется в начале статьи.

Что это значит

История показывает практичный сценарий использования больших языковых моделей: не замену алгоритмиста, а инструмент для быстрого перебора известных техник и сборки их в рабочее решение конкретной прикладной задачи.

Частые вопросы

Какую модель и инструмент использовал автор?

Автор использовал модель GLM-5.1, запущенную через инструмент opencode, чтобы сгенерировать алгоритм под конкретную задачу о битовых строках.

При чём тут RMQ и LCA?

Сама задача о битовых строках — поиск позиций, где количество единиц минус количество нулей равно заданному числу, — по словам автора, используется в контексте структур RMQ (Range Minimum Query) и LCA (Lowest Common Ancestor).

Это прорывной алгоритм?

Нет — сам автор описывает результат без пафоса: не то, на чём можно разбогатеть, но интересная и новая комбинация уже известных алгоритмических компонентов.