обычные - это например, сделанные в google forms (либо в таком же стиле). И их много кто использует. Если вы пишете код сайта, то при желании те же триггеры, напоминания и т.п. можно навесить туда. Отсюда закономерный вопрос - почему именно бот в телеграмм?
Стало видно, что часть кандидатов вообще не начинала проходить анкету. Они переходили в Telegram, открывали стартовый экран... и исчезали.
Сначала я решил, что это ошибка в статистике. Но после нескольких проверок стало ясно, что данные верны. Причина оказалась очень простой. Все триггерные сообщения начинали работать только после первого вопроса. Если человек закрывал Telegram сразу после запуска HR‑бота, система никак не пыталась его вернуть.
Я добавил такие же триггерные сообщения и на стартовый экран. После этого кандидаты начали возвращаться даже в тех случаях, когда закрывали бота сразу после открытия.
проблема точно в особенностях работы бота, а не в самом факте наличия бота? Меня например, напрягает, когда нужно с сайта перейти в telegram, запустить там какого-то бота, который потом в лучшем случае еще спам будет присылать. Чем не устроили например, обычные анкеты?
а как вы пользовались бесплатно? Там же всего пару кредитов дает - на пару попыток генерации, а там за один кредит генерит максимум анимацию одного состояния - нельзя сгенерить одновременно даже idle и перемещение.
какими ИИ-сервисами и рабочими схемами для создания и оптимизации анимаций пользуетесь вы — что посоветуете кроме тех, что я назвал?
я пробовал Retro Diffusion. Плюсы - куча готовых пресетов, позволяющих генерить не просто картинки в определенном стиле, а еще и определенной формы (в моем случае spritesheet). Минусы - платный, а бесплатные кредиты закончились очень быстро.
А вы можете рассказать подробнее, как генерите в chatgpt и pixellab спрайты?
так не будет работать, потому что loss_output в части кода возвращается неинициализированный. В github в функции learn() вообще весь код обернут в if. Я новичок в python, но может нужно сделать, чтобы весь код функции возвращал какое-то значение или наоборот убрать return?
На первый взгляд всё кажется довольно просто: если тип соответствует протоколу View, значит его можно использовать в качестве представления SwiftUI. Но View — это не совсем обычный протокол. Это протокол с ассоциированным типом (Protocol with Associated Type, или PAT).
ваша нейросеть дала сбой?
1)только структуры можно использовать для реализации View
2)"протокол с ассоциированным типом" - откуда вообще такая терминология? Как тогда вы назовете протокол, у которого таких типов несколько?
спасибо, там оказалась опечатка. Дошел до функции learn:
File "/Users/user/Documents/jupyter-projects/Test/train.py", line 24, in train
agent.learn()
~~~~~~~~~~~^^
File "/Users/user/Documents/jupyter-projects/Test/GridWorldAgent.py", line 25, in learn
loss_output = self.policy_explotate.learn(memory_sample_tuples)
File "/Users/user/Documents/jupyter-projects/Test/PolicyDQN.py", line 22, in learn
input_tensor_stack_before, action_tensor_stack = self.__get_input_and_reward_tensors(train_samples)
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^
File "/Users/user/Documents/jupyter-projects/Test/PolicyDQN.py", line 65, in __get_input_and_reward_tensors
input_tensor_stack_before = torch.stack(input_tensor_tuple_before)
RuntimeError: stack expects a non-empty TensorList
функции __get_input_and_reward_tensorsв статье нет, поэтому брал реализацию отсюда.
Насколько я понял - внутри цикла for step in range(300): делаем на поле один произвольный шаг, проверяем, успешный ли он, сохраняем в память и вызываем learn, которая должна учитывать только успешные шаги. Проблема в том, что 1 шаг всегда неуспешный, соответственно он не сохраняется в memory_positive, поэтому load_sample_random_positiveвозвращает пустой список, который потом передается в torch.stack(...) (которой пустые данные не нравятся). Или я неправильно понимаю идею?
спасибо. Продвинулся дальше, но все еще не получается запустить. Добавил по аналогии в проект еще файлов из репозитория, на которые ругалось, застопорился с ошибкой:
self.optimizer = torch.optim.Adam(self.policy_net.parameters(), lr=0.01)
~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/Users/user/Documents/jupyter-projects/Test/venv/lib/python3.14/site-packages/torch/optim/adam.py", line 102, in __init__
super().__init__(params, defaults)
~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/Users/user/Documents/jupyter-projects/Test/venv/lib/python3.14/site-packages/torch/optim/optimizer.py", line 400, in __init__
raise ValueError("optimizer got an empty parameter list")
ValueError: optimizer got an empty parameter list
Начинаю исследовать код - parameters берется из policy_net, а policy_net: policy_net = DQN()
открываю код - там у DQN даже сигнатура другая - не такая, как в статье. Предположу, что и ошибка связана с этим.
понятно, что можно заставить ии генерить изображение в определенном стиле.
А вот можно ли при этом менять форму/формат изображений? Например, в моем случае нужно было сгенерить спрайты (spritesheet) - так и не нашел нормального решения кроме какого-то одного сервиса с явно завышенными ценами
там не только это странно - заявленная дискретная графика 10-летней давности (gtx 850m 2014 года) слабее, чем более современная встроенная (не обязательно новейшая), например, radeon 680m 2022 года: https://technical.city/en/video/GeForce-GTX-850M-vs-Radeon-680M
Очень интересно. Еще пару недель назад рассказывали, что GLM 5.2 работает чуть ли не на уровне Claude Mythos (и не в одной статье): https://habr.com/ru/companies/selectel/news/1054448/ А в этом рейтинге она оказалась хуже Deepseek, что по моим личным наблюдениям больше похоже на правду.
Попробовал запустить. Застопорился на том, что приложению нужен gymnasium_env - и даже с нейросетью не понятно, как его сгенерить. Я понимаю, что в github должен быть полный рабочий проект, но интереснее было бы пройти по шагам инструкции из статьи.
Во-первых, мы на ТЫ еще не переходили, а карма у меня по крайней мере не накручена.
Во-вторых, "это отдельные кирпичи, а не слово", "не смысл отдельных измерений, а геометрия пространства в целом", "смысл живёт не в отдельных колонках, а в расстояниях и направлениях между точками" и т.д., а у тебя даже аргументов не нашлось - сразу перешел на оскорбления.
«Дружище, да тебя бруТфорсят, а тормозил я потому, что логи на каждое сетевое событие открывали новый процесс»
И можете чуть подробнее описать насколько сложные были запросы и как часто вы их слали? Просто 40$ за 3 недели выглядит как-то дешево с учетом работы с видео
Касаемо батарей, тут вы сами путаете, то в чем обвиняете. Ватт это можносность сколько жрет прямо сейчас. Ватт час это запас, сколько всего в батарее. Это разные вещи и в таблице они в отдельных колонках.
Вы приводите таблицу с колонками "мощность" и "батарея" (т.е. "запас энергии"). Я предположил, что может под пропусками вы подразумеваете какие-нибудь значения, но не можете измерить их. Вы тут же начали упрекать меня, что я не разбираюсь в теме. Т.е. у вас пропуски - это данные, которые не имеют смысла, то эта таблица уже сама по себе в таком виде является "сравнением теплого с мягким", потому что у вас там просто нет параметров, по которым можно сравнить энергопотребление человека и роботов - одни сплошные пропуски.
А на ваш вопрос, существуют ли биологические батареи. В человеке нет никакой отдельной батареи, типа блока где лежит запас энергии. Батарея это все тело целиком, вся эта совокупность процессов, метаболизм, расщепление жиров и глюкозы. Энергия там не лежит отдельно от потребителей, она и производится и тратится по всему телу сразу. Так что искать в человеке батарею без органов потребителей бессмысленно, ее там нет как отдельной детали. Ровно поэтому в таблице у человека и стоит мощность метаболизма в ваттах, а не емкость в ватт часах. Это непрерывный источник, а не аккумулятор который можно вынуть.
это типа "чатгпт, я написал нейрослоп, и меня спалили на этом, помоги оправдаться. Просканируй эти аргументы и контраргументируй каждый"? Спросил, существуют ли биологические батареи отдельным компонентом - понятное дело, что их в природе нет, но они могут быть разработаны человеком - получил портянку бессмыссленного текста о том, что "в человеке такой батареи отдельной нет" и почему мощность ВНЕЗАПНО стала сравниваться с емкостью, т.е. опять сравнение теплого с мягким. А человек перед этим еще упрекнул меня в том, что я не знаю физику.
KISS + YAGNI. А вот тут обратная беда. LLM обожает «на всякий случай»: фабрику для класса с одной реализацией, конфигурируемость, которую никто не просил, слой абстракции над слоем абстракции. Выглядит солидно, ревью проходит легко («ну, аккуратно же написано»), а через месяц эта преждевременная гибкость становится тем самым лишним контекстом, который мешает следующим правкам.
не понял. Какая еще фабрика в KISS, если принцип предполагает простоту кода - в том числе меньше кода там, где он не требуется?
а поиск по кодовой базе — дорогая операция, съедающая контекст
тоже ерунда - когда вместо spec-driven-development описываю только общие правила, а cursor без отдельного по стилю ориентируется на уже существующие классы как шаблоны, то получается неплохая экономия токенов (а значит и контекст засоряется меньше). Вплоть до того, что на работе удивлялись, как это мне хватает 20$ подписки. Но это конечно, если вы используете агентов именно как помощников, а не пытаетесь генерить вообще весь проект автоматически.
обычные - это например, сделанные в google forms (либо в таком же стиле). И их много кто использует. Если вы пишете код сайта, то при желании те же триггеры, напоминания и т.п. можно навесить туда. Отсюда закономерный вопрос - почему именно бот в телеграмм?
проблема точно в особенностях работы бота, а не в самом факте наличия бота? Меня например, напрягает, когда нужно с сайта перейти в telegram, запустить там какого-то бота, который потом в лучшем случае еще спам будет присылать.
Чем не устроили например, обычные анкеты?
а как вы пользовались бесплатно? Там же всего пару кредитов дает - на пару попыток генерации, а там за один кредит генерит максимум анимацию одного состояния - нельзя сгенерить одновременно даже idle и перемещение.
тайлы скорее всего можно - пресеты есть. В моем случае просто можно было обойтись без них.
А у God Mode AI получается вы покупаете подписку, в которую включено 200 приватных генераций и неограниченное количество публичных генераций?
я пробовал Retro Diffusion. Плюсы - куча готовых пресетов, позволяющих генерить не просто картинки в определенном стиле, а еще и определенной формы (в моем случае spritesheet). Минусы - платный, а бесплатные кредиты закончились очень быстро.
А вы можете рассказать подробнее, как генерите в chatgpt и pixellab спрайты?
так не будет работать, потому что loss_output в части кода возвращается неинициализированный. В github в функции learn() вообще весь код обернут в if. Я новичок в python, но может нужно сделать, чтобы весь код функции возвращал какое-то значение или наоборот убрать return?
Это же испытательный срок. Просто сообщаешь, что хочешь уволиться и увольняешься
ваша нейросеть дала сбой?
1)только структуры можно использовать для реализации
View2)"протокол с ассоциированным типом" - откуда вообще такая терминология? Как тогда вы назовете протокол, у которого таких типов несколько?
спасибо, там оказалась опечатка. Дошел до функции learn:
функции
__get_input_and_reward_tensorsв статье нет, поэтому брал реализацию отсюда.Насколько я понял - внутри цикла
forstepinrange(300):делаем на поле один произвольный шаг, проверяем, успешный ли он, сохраняем в память и вызываемlearn, которая должна учитывать только успешные шаги.Проблема в том, что 1 шаг всегда неуспешный, соответственно он не сохраняется в
memory_positive, поэтомуload_sample_random_positiveвозвращает пустой список, который потом передается вtorch.stack(...)(которой пустые данные не нравятся). Или я неправильно понимаю идею?arduino + клава 4х4. Цена вопроса от силы 10$
спасибо. Продвинулся дальше, но все еще не получается запустить. Добавил по аналогии в проект еще файлов из репозитория, на которые ругалось, застопорился с ошибкой:
Начинаю исследовать код - parameters берется из policy_net, а policy_net:
policy_net = DQN()открываю код - там у DQN даже сигнатура другая - не такая, как в статье. Предположу, что и ошибка связана с этим.
понятно, что можно заставить ии генерить изображение в определенном стиле.
А вот можно ли при этом менять форму/формат изображений? Например, в моем случае нужно было сгенерить спрайты (spritesheet) - так и не нашел нормального решения кроме какого-то одного сервиса с явно завышенными ценами
там не только это странно - заявленная дискретная графика 10-летней давности (gtx 850m 2014 года) слабее, чем более современная встроенная (не обязательно новейшая), например, radeon 680m 2022 года:
https://technical.city/en/video/GeForce-GTX-850M-vs-Radeon-680M
Очень интересно. Еще пару недель назад рассказывали, что GLM 5.2 работает чуть ли не на уровне Claude Mythos (и не в одной статье):
https://habr.com/ru/companies/selectel/news/1054448/
А в этом рейтинге она оказалась хуже Deepseek, что по моим личным наблюдениям больше похоже на правду.
Попробовал запустить. Застопорился на том, что приложению нужен
gymnasium_env- и даже с нейросетью не понятно, как его сгенерить.Я понимаю, что в github должен быть полный рабочий проект, но интереснее было бы пройти по шагам инструкции из статьи.
Во-первых, мы на ТЫ еще не переходили, а карма у меня по крайней мере не накручена.
Во-вторых, "это отдельные кирпичи, а не слово", "не смысл отдельных измерений, а геометрия пространства в целом", "смысл живёт не в отдельных колонках, а в расстояниях и направлениях между точками" и т.д., а у тебя даже аргументов не нашлось - сразу перешел на оскорбления.
И можете чуть подробнее описать насколько сложные были запросы и как часто вы их слали? Просто 40$ за 3 недели выглядит как-то дешево с учетом работы с видео
нейронка, писавшая эту статью, не смогла написать фразу по буквам?
Не говоря уже о речевых оборотах, типичных для нейрослопа
Вы приводите таблицу с колонками "мощность" и "батарея" (т.е. "запас энергии"). Я предположил, что может под пропусками вы подразумеваете какие-нибудь значения, но не можете измерить их.
Вы тут же начали упрекать меня, что я не разбираюсь в теме. Т.е. у вас пропуски - это данные, которые не имеют смысла, то эта таблица уже сама по себе в таком виде является "сравнением теплого с мягким", потому что у вас там просто нет параметров, по которым можно сравнить энергопотребление человека и роботов - одни сплошные пропуски.
это типа "чатгпт, я написал нейрослоп, и меня спалили на этом, помоги оправдаться. Просканируй эти аргументы и контраргументируй каждый"?
Спросил, существуют ли биологические батареи отдельным компонентом - понятное дело, что их в природе нет, но они могут быть разработаны человеком - получил портянку бессмыссленного текста о том, что "в человеке такой батареи отдельной нет" и почему мощность ВНЕЗАПНО стала сравниваться с емкостью, т.е. опять сравнение теплого с мягким. А человек перед этим еще упрекнул меня в том, что я не знаю физику.
Дальше читать не вижу смысла.
не понял. Какая еще фабрика в KISS, если принцип предполагает простоту кода - в том числе меньше кода там, где он не требуется?
тоже ерунда - когда вместо spec-driven-development описываю только общие правила, а cursor без отдельного по стилю ориентируется на уже существующие классы как шаблоны, то получается неплохая экономия токенов (а значит и контекст засоряется меньше). Вплоть до того, что на работе удивлялись, как это мне хватает 20$ подписки. Но это конечно, если вы используете агентов именно как помощников, а не пытаетесь генерить вообще весь проект автоматически.