Спасибо за отзыв! Идея якоря понятна, но одна оговорка: состояние хранит и ход диалога, поэтому его сброс стирает память разговора, и после сброса придётся заново подавать последние реплики. Одно уточнение: в моей работе отказы входили в обучающие данные состояния, так что это не «слой вне обучения», и мерил я именно устойчивость личности, а не этику. Дрейф роли на 10 ходах я измерил, на 50–100 ходах данных нет. Если у вас есть воспроизводимые замеры по вашей метрике (код и числа), с интересом посмотрю.
Спасибо за комментарий. Статья про RWKV-7, а не про трансформеры, поэтому сравнение с Qwen3.8-27B (FP8 и bnb-4bit) здесь не в фокусе: rwkv-quant квантует RWKV-архитектуру, и его результаты нужно сравнивать с другими квантами RWKV. Если вы про это спрашиваете, могу уточнить. Про калибровочный датасет: расскажите что за вопросы и как его можно улучшить
да я так и понял
Спасибо за отзыв! Идея якоря понятна, но одна оговорка: состояние хранит и ход диалога, поэтому его сброс стирает память разговора, и после сброса придётся заново подавать последние реплики. Одно уточнение: в моей работе отказы входили в обучающие данные состояния, так что это не «слой вне обучения», и мерил я именно устойчивость личности, а не этику. Дрейф роли на 10 ходах я измерил, на 50–100 ходах данных нет. Если у вас есть воспроизводимые замеры по вашей метрике (код и числа), с интересом посмотрю.
Спасибо за комментарий. Статья про RWKV-7, а не про трансформеры, поэтому сравнение с Qwen3.8-27B (FP8 и bnb-4bit) здесь не в фокусе: rwkv-quant квантует RWKV-архитектуру, и его результаты нужно сравнивать с другими квантами RWKV. Если вы про это спрашиваете, могу уточнить. Про калибровочный датасет: расскажите что за вопросы и как его можно улучшить