В 1с такой отчёт с гуглом-ии сляпать и вставить в доп.отчеты полчаса за глаза, если немного знать СКД. 1С и нужна, чтобы уйти от екселя, она сама с таблиц начиналась.
У меня больше t/c получалось, там на 12Г у меня 16Г , а насчет контекст 200K.
Модель Qwen 3.5 9B поддерживает нативный контекст в 262 144 токена (с возможностью расширения до 1 млн). При этом, как и большинство современных LLM на архитектуре Transformer, она сталкивается с эффектом «потерянного в середине» (Lost in the Middle) — наибольшую точность показывают начало и конец промпта, а середина длинного контекста может игнорироваться. [1]
Для наглядности, вот главные особенности работы 9-миллиардной модели Qwen с длинным контекстом:
Архитектурная особенность: Модель имеет тенденцию пересчитывать промпт при каждом новом повороте диалога. Без оптимизаций это может приводить к долгим ожиданиям при загрузке больших текстов. [1]
Потери в середине (Lost in the Middle): Как и другие LLM, модель склонна забывать факты, спрятанные в середине длинного документа. Ключевые инструкции или термины лучше дублировать в начале и конце большого текста.
На такое железо можно qwen 3.6-35b-a3b поставить Q5.
По мне правильная бесплатная разработка, это обсуждаешь проект, архитектуру, включая содержание модулей go, на облачной модели, крайне желательно того же семейства что и локальная. А локальной потом куски допиливаешь, тесты, отладки, когда в облачную надоест копировать логи, ошибки и и.т.д.
Проблема квантовых вычислений состоит в том, что на нормальном человеческом языке, никто не в состоянии объяснить, зачем они нужны, все чирикают что-то на птичьем языке про суперпозицию, запутанность и криптостойкость.
Чувак, я 20+ в программировании, сеньоры пишут такой-же г...-код, с костылями, поэтому лучше взять новую модель gemini от гугла, потому что go тоже от гугла, чем нанять сеньора. И вы на своем Python, по определению пишете, мягко говоря, не best-code, см. мой другой комментарий. Потому что программист отвечает в первую очередь за архитектуру, а за подбор библиотек отвечает свежая модель LLM.
Он не прав. Типизированные языки не важно, C, java, Go, Typescript на порядок лучше. Простой пример при переходе на очередную версию Python, где наконец внедрили какую-то долгожданную фичу, которая там что-то ускоряет, в случае перевода всего проекта на новую версию, там может возникнуть куча плавающих ошибок, а если типизированный язык он сразу явно покажет ошибки.
Я Go начал изучать когда поставил picoclaw. Ну как изучать, он пишет, я проверяю. Просто 25 лет программном кого стажа, есть нюансы, типа работа с C библиотеками напрямую, а так, в чем собственно разница. В скиллы напрямую запихиваю работу с бинарниками. Какая разница как их вызывать.
Поисковик свой searxng.
Насчёт sdd, штука наверное полезная, но я привык сначала обсуждать в chrome, с Гуглом ИИ, бесплатно и с прототипом.
Ищу работу, но наверное с таким бекграундом меня не возьмёте.
Там ещё фишка, если начал кодить на одной модели, то лучше продолжать кодить только на моделях этого семейства. Переключение на модели другого семейства, может похерить весь проект.
Никогда не знал Go, но ИИ сказал лучше на него переписать веб-сервер, потому что picoclaw тут же стоит. ИИ и переписал, я контролировал. Знаю я после этого Go? Хз, но продолжаю веб-сайт переделывать и улучшать.
В 1с такой отчёт с гуглом-ии сляпать и вставить в доп.отчеты полчаса за глаза, если немного знать СКД. 1С и нужна, чтобы уйти от екселя, она сама с таблиц начиналась.
Если память ddr4 лучше в ней, та же gemma-4-e4b поместится q-6, с контекстом 32768, а если llama.cpp, так и qat можно взять q8 или 12b
стабильно высокое качество продукции станет ещё более стабильно высоким, чем было до этого,
Это лозунг из серии Слава КПСС и Экономика должна быть экономной.
Нет конкретных показателей и способов их достижения.
Какие расценки были у разработчиков за такую работу?
3B меньше чем 12B, так что кто будет код хуже писать, ИИ считает что 3B
KevinJK51/Qwen3.6-12B-IQ-Ultra-Heretic-Uncensored-Thinking-V2-Hightop-GGUF гуглАИ считает она лучше чем Qwen3.6-35B-A3B-MTP
На picoclaw сижу, занимает копейки на vps, потому что на go, скиллы легко прикручиваются. Что я делаю не так?
Мне не нравится там отсутствие многопользовательского режима, пришлось поднять вторую копию.
Копал экскаватором, а потом написал что лопатой.
На С небось написал dll. А насколько он универсален?
Короче не для программирования
У меня больше t/c получалось, там на 12Г у меня 16Г , а насчет контекст 200K.
Модель Qwen 3.5 9B поддерживает нативный контекст в 262 144 токена (с возможностью расширения до 1 млн). При этом, как и большинство современных LLM на архитектуре Transformer, она сталкивается с эффектом «потерянного в середине» (Lost in the Middle) — наибольшую точность показывают начало и конец промпта, а середина длинного контекста может игнорироваться. [1]
Для наглядности, вот главные особенности работы 9-миллиардной модели Qwen с длинным контекстом:
⚡ Ключевые аспекты
Окно памяти: До 262 144 токенов «из коробки». [1]
Архитектурная особенность: Модель имеет тенденцию пересчитывать промпт при каждом новом повороте диалога. Без оптимизаций это может приводить к долгим ожиданиям при загрузке больших текстов. [1]
Потери в середине (Lost in the Middle): Как и другие LLM, модель склонна забывать факты, спрятанные в середине длинного документа. Ключевые инструкции или термины лучше дублировать в начале и конце большого текста.
https://habr.com/ru/articles/1026482/
На такое железо можно qwen 3.6-35b-a3b поставить Q5.
По мне правильная бесплатная разработка, это обсуждаешь проект, архитектуру, включая содержание модулей go, на облачной модели, крайне желательно того же семейства что и локальная. А локальной потом куски допиливаешь, тесты, отладки, когда в облачную надоест копировать логи, ошибки и и.т.д.
Проблема квантовых вычислений состоит в том, что на нормальном человеческом языке, никто не в состоянии объяснить, зачем они нужны, все чирикают что-то на птичьем языке про суперпозицию, запутанность и криптостойкость.
Это мой вопрос 😆, я его раньше задал.
Чувак, я 20+ в программировании, сеньоры пишут такой-же г...-код, с костылями, поэтому лучше взять новую модель gemini от гугла, потому что go тоже от гугла, чем нанять сеньора. И вы на своем Python, по определению пишете, мягко говоря, не best-code, см. мой другой комментарий. Потому что программист отвечает в первую очередь за архитектуру, а за подбор библиотек отвечает свежая модель LLM.
Он не прав. Типизированные языки не важно, C, java, Go, Typescript на порядок лучше. Простой пример при переходе на очередную версию Python, где наконец внедрили какую-то долгожданную фичу, которая там что-то ускоряет, в случае перевода всего проекта на новую версию, там может возникнуть куча плавающих ошибок, а если типизированный язык он сразу явно покажет ошибки.
Я Go начал изучать когда поставил picoclaw. Ну как изучать, он пишет, я проверяю. Просто 25 лет программном кого стажа, есть нюансы, типа работа с C библиотеками напрямую, а так, в чем собственно разница. В скиллы напрямую запихиваю работу с бинарниками. Какая разница как их вызывать.
Поисковик свой searxng.
Насчёт sdd, штука наверное полезная, но я привык сначала обсуждать в chrome, с Гуглом ИИ, бесплатно и с прототипом.
Ищу работу, но наверное с таким бекграундом меня не возьмёте.
Там ещё фишка, если начал кодить на одной модели, то лучше продолжать кодить только на моделях этого семейства. Переключение на модели другого семейства, может похерить весь проект.
Никогда не знал Go, но ИИ сказал лучше на него переписать веб-сервер, потому что picoclaw тут же стоит. ИИ и переписал, я контролировал. Знаю я после этого Go? Хз, но продолжаю веб-сайт переделывать и улучшать.