Обновить
2

Пользователь

0,1
Рейтинг
2
Подписчики
Отправить сообщение

Природа навайбкодила ерунды за сотни тысяч лет, а медикам теперь разбираться.

Ну, повезло, что сказать, но не всем — https://github.com/openai/codex/issues/14593

У меня вот PRO за $200 улетает бодро, хотя до релиза 5.4 действительно было очень тяжело выесть лимиты.

Похоже что-то на правду? Я скопировал только начало и конец рассуждения.

так, а дайте задачу, посмотрим.

Автоматического согласия на использования вообще нет, лол.

запускаете так, и потом на хабре не забудьте написать историю как вам глупый ИИ удалил террабайты данных.

> А ещё в проектах им тут всё сам пиши - конституцию, душу, инструкции проекта, RAG и т. д. В то время как GitHub Copilot... просто работает.

Ну, во-первых не надо ничего писать, если не хотите. Во-вторых, эти штуки как раз необходимы при определенном масштабе, чтобы ИИ учитывал особенности конкретных проектов. Если вас устраивает результат от ИИ по умолчанию, шош, но про колхоз конечно смешно слышать. Могли бы спросить у ИИ зачем это нужно.

Вот текущие эксперименты, добавляю поддержку планет и лун.

Да, меня это тоже жутко раздражает, что каждый сервис норовит в документы заглянуть, биометрию взять, а я ему должен поверить, что сервис аккуратно обращается с документами, ага. А родители пусть идут в жопу сами несут ответственность за детей и не перекладывают ответственность на людей, которые в свободное от ерунды время ездят на всякие острова на лолита-экспрессах, чтобы потом рассказывать в какой же опасности дети.

Ну RANSAC поломался, да, потому что у меня нет набора данных, чтобы подобрать корректное решение. Вы добавили новый набор, вот новое решение.

❯ uv run python main.py
Trajectory array:
[(0.000235145966, 88.7099491), (5.31358478e-05, 88.7110337), (-0.000128013995, 88.7112086), (-0.000308303561, 88.7104783), (-0.000487732851, 88.7088469), (-0.000666301866, 88.7063189), (-0.000844010604, 88.7028984), (-0.00102085907, 88.6985898), (-0.00119684725, 88.6933973), (-0.00137197516, 88.6873254), (-0.0015462428, 88.6803783), (-0.00171965016, 88.6725602), (-0.00189219695, 88.6638756), (-0.00206382459, 88.6543286), (-0.00223442815, 88.643924), (-0.00240399991, 88.632667), (-0.00257253989, 88.6205625), (-0.00274004807, 88.6076159), (-0.00290652446, 88.5938323), (-0.00307196906, 88.5792168), (-0.00323638187, 88.5637746), (-0.00339976289, 88.5475108), (-0.00356211211, 88.5304307), (-0.0027805172, 88.5125393), (-0.0028768124, 88.4976456), (-0.0039793913, 88.4822386), (-0.00413802608, 88.4622622), (-0.00429562906, 88.4414931), (-0.00445220024, 88.4199365), (-0.00330230097, 88.3975976)]
Inliers: 27, outliers: 3
Points count: original=30, denoised=27
Changed points (removed as outliers):
  - index=23, point=(-0.0027805172, 88.5125393)
  - index=24, point=(-0.0028768124, 88.4976456)
  - index=29, point=(-0.00330230097, 88.3975976)
Plot saved to: /Users/constxife/Development/test_python/trajectory_plotly.html

Вот, вроде так же работает. Ну или дайте другой прямо сложный набор точек ради любопытства.

я что-то не понимаю или что? Вот так нужно было сделать?

❯ uv run python main.py
Trajectory array:
[(-0.00445, 88.42), (-0.0043, 88.442), (-0.00415, 88.463), (-0.00398, 88.482), (-0.0029, 88.498), (-0.0028, 88.513), (-0.00355, 88.53), (-0.0034, 88.548), (-0.00325, 88.565), (-0.0031, 88.581), (-0.00295, 88.595), (-0.00282, 88.607), (-0.00268, 88.62), (-0.00254, 88.633), (-0.0024, 88.643), (-0.00226, 88.651), (-0.0021, 88.659), (-0.00194, 88.666), (-0.00178, 88.673), (-0.00162, 88.679), (-0.00146, 88.684), (-0.0013, 88.689), (-0.00114, 88.694), (-0.00098, 88.698), (-0.00082, 88.702), (-0.00066, 88.705), (-0.0005, 88.708), (-0.00034, 88.71), (-0.00018, 88.711), (2e-05, 88.71)]
Inliers: 28, outliers: 2
Points count: original=30, denoised=28
Changed points (removed as outliers):
  - index=4, point=(-0.0029, 88.498)
  - index=5, point=(-0.0028, 88.513)

В планах есть поддерживать разные планеты, но пока сосредоточен на земной. Впрочем, может ради любопытства попробовать сгенерировать что-то еще простенькое.

Генератор создает такие снапшоты, которые рендерятся через webgl на фронте. Но вообще на основе этих файлов какой угодно может быть рендеринг, потому что, да, рендеринг отделен от логики. Я думал еще попробовать добавить поддержку стилей рендеринга, чтобы можно было в стиле hmm3 отрисовать карту.

Тоже к такой схеме пришел, правда я использую https://memgraph.com/.

Пока нигде, планировал задеплоить куда-то. А вообще, честно говоря, я хочу сделать проект worldbuilding, на котором смог бы в теории заработать. Задумка такая — сделать сервис генерации научно-обоснованных миров. Условно, если в определенном месте стоит континент или горы, значит там происходили некие процессы, которые послужили причиной.

В моей генерации вначале генерируются некие случайные стартовые параметры, типа master noise, которые задают изначальный температурный шум мантии, потом DFS обегает по "слабым" местам и формирует основы тектонических плит, таким образом формируя их органические границы.

Также в моем проекте предусмотрены "снапшоты" в таймлайне. Сейчас я пока сосредоточен на создании планеты в моменте, но есть и возможность просимулировать планеты во времени, тектонические плиты будут двигаться, и системы будут пересчитываться (в облегченном режиме), и дадут реальную историю, которую можно как-то использовать для лора, ну и в целом история будет отражаться на самой планете внешне. Можно проектировать в таймлайне как выглядела планета когда на ней была например Атлантида и какими событиями она была уничтожена.

Да, но пока в формате эксперимента. Я "продал" эту идею своим коллегам, теперь ставим на staging тестировать как оно себя покажет. Первое время будет разбирать падения тестов. Скорей всего нужно будет докручивать, но на тех примерах которых я проверял, вполне себе определяет. У нас используется локальная LLM.

Я использовал для основы LangGraph, каждые ноды ходят и делают что-то свое (подтягивают ресурсы, проверяют логи и тд), а потом сверху анализируются результаты.

Я где-то год наверное сижу на нейросетях и пилю свои пет-проекты до которых раньше не доходили руки из-за недостатка моральных сил.

Новогодний пет-проект для замены bitwarden/vault https://github.com/constXife/zann.
Уже где-то год пилю несколько раз с нуля генератор планет на основе тектонических плит, с простенькой моделью климата, ветра, и тд

Не так давно еще открыл для себя NixOS, конфиги настраиваю через LLM и это очень круто. Начал пилить для себя self-hosted пет-проекты типа homepage с различными пространствами (для детей, для админа, для обычных людей):

Также LLM настраивает мне дашборды графаны в виде json файлов, а NixOS их автоматом провизионирует в графану.

Сейчас экспериментирую с автоматизированным RCA, которая собирает в кучу все сигналы а-ля логи, трейсы, sentry, и пытается найти автоматизированно проблему.

Ну, условно, я бы назвал экосистемой эпл, из коробки — 1) пуши/смс приходят на макбук, условные one-timepassword автоматически подставляются в формочки на ноутбуке. 2) пуши от доставок еды появляются в макбуке с прогрессом. 3) общий буфер обмена между macbook и айфоном 4) AirPods сами переключаются к устройству где ты включаешь музыку или еще что-то 5) в отеле на телефон прописываешь пароль wifi, другие устройства автоматом подтянут его. Это из повседневного и что я сходу вспомнил. Можно еще планшет подключить как отдельный монитор в макбук и чет порисовать. Ну то есть, для меня экосистема — это интеграция и кооперация устройств и систем между собой в среде Apple. А что вы подразумеваете под экосистемой?

ну вот у меня тогда более понятная (и нужная мне) хрень — парольный менеджер, ибо меня не устраивал bitwarden и его экосистема + хотелось аналог hashiecorp vault, но для "маленьких". Сейчас активно всё причёсываю, думал потом может более статью написать, не про очередной "смотрите как LLM умеет", а про сам пет проджект, может кому-то тоже пригодится.

● podman-zann.service
     Loaded: loaded (/etc/systemd/system/podman-zann.service; enabled; preset: ignored)
     Active: active (running) since Tue 2025-12-30 13:06:39 +04; 1 week 5 days ago
 Invocation: 5f9c57b203a8480382f0a639cb9808ea
   Main PID: 1722521 (conmon)
         IP: 10.1K in, 5.9K out
         IO: 0B read, 180K written
      Tasks: 1 (limit: 18808)
     Memory: 608K (peak: 11.6M)
        CPU: 326ms
     CGroup: /system.slice/podman-zann.service


https://github.com/constXife/zann

1
23 ...

Информация

В рейтинге
5 155-й
Откуда
Россия
Зарегистрирован
Активность