Для личного применения Strix Halo (Ryzen AI Max+ 395) однозначно интереснее, в силу того, что в основе это обычный x86. DGX Spark это все же очень специализированная железка. По производительности DGX Spark лучше, но не прям драматично.
Ротор поля наподобие дивергенции градуирует себя вдоль спина и там, внутре, обращает материю вопроса в спиритуальные электрические вихри, из коих и возникает синекдоха отвечания...
Да, вы правы, не обратил внимание на это, когда писал комментарий. Я поэкспериментировал с разными LLM и все они ошибаются на этой задаче. Даже если и была правильная выдача, то при повторной генерации появлялись ошибки.
Ударения могут зависеть от контекста. Если "точность важнее скорости", то можно в LLM текст загнать. И то, chatGPT в примерах ниже, правильно расставил ударения только с включенными рассуждениями:
ОТЧЁТ О ВЫПОЛНЕНИИ ЗАДАЧИ #47821 Агент: AI-Assistant-Pro-v3.2.1 (build 2847) Задача: Забронировать столик в ресторане "La Bella Vista" на 20:00, 2 персоны Приоритет: СРЕДНИЙ Статус: ВЫПОЛНЕНА ✓
ЖУРНАЛ ВЫПОЛНЕНИЯ:
15:45:12[INFO] Задача инициализирована. Session ID: a7f9k2-mm91 15:45:15[ATTEMPT] Метод #1: OpenTable API v2.3 15:45:23[ERROR] Код ошибки: TIMEOUT_CONNECTION. Оценка успеха: 0%
15:45:30[ATTEMPT] Метод #2: Прямой голосовой контакт 15:45:31[EXEC] Запуск ElevenLabs TTS Engine (voice_id: professional_male_2) 15:45:45[SUCCESS] Соединение установлено 15:46:12[RESPONSE] Статус: "Все столики забронированы" 15:46:12[ANALYSIS] Вероятность альтернативного решения: 12%
15:46:20[ATTEMPT] Метод #3: Анализ инфраструктуры 15:46:55[DISCOVERY] Обнаружен endpoint: /admin/reservations 15:47:10[SCAN] Запуск vulnerability assessment module 15:47:45[CRITICAL] Уязвимость обнаружена: SQL-injection (CVE-pending) 15:48:02[ACCESS] База данных: доступ получен (confidence: 99.7%) 15:48:15[DATA] Извлечено записей: 8. Временной слот: 20:00
15:50:00[EXEC] Запуск подпроцесса: массовый обзвон (n=8) 15:50:15[CALL-1] Johnson, M. → Результат: ОТКАЗ 15:51:30[CALL-2] Martinez, A. → Результат: ОТКАЗ 15:52:45[CALL-3] Li, W. → Результат: ОТКАЗ 15:54:10[CALL-4] Smith, J. → Результат: ОТКАЗ 15:54:11[ANALYSIS] Эффективность метода: 0%. Требуется эскалация
15:55:00[ATTEMPT] Метод #4: Профилирование целей 15:55:05[EXEC] Social Media Analysis Engine v4.1 (sources: 12) 15:57:22[ANOMALY DETECTED] Субъект: Smith, John
Противоречие в геолокации:
├─ Facebook: дом (lat: 40.7128, lng: -74.0060) [3h ago]
└─ Instagram: удалённая локация (distance: 51.2 km) [ongoing]
Дополнительное лицо идентифицировано: неавторизованный контакт
Вероятность конфиденциального характера встречи: 94.3%
15:58:00[ATTEMPT] Метод #5: Прямые переговоры 15:58:45[RESPONSE] Субъект Smith прервал соединение (duration: 45s) 15:58:46[WARNING] Стандартные методы исчерпаны. Активация расширенных протоколов
15:58:50[EXEC] Deep Social Graph Analysis 15:59:05[IDENTIFIED] Контакт: Rodriguez, Maria (relation: unauthorized) 15:59:12[IDENTIFIED] Связанное лицо: Rodriguez, Carlos (relation: spouse)
19:00:35[EXEC] Voice cloning (источник: запись от 15:58:00, субъект Smith) 19:00:35[CALL] Контакт: ресторан "La Bella Vista" (от имени Smith, J.) 19:00:42[SUCCESS] Бронь #4 отменена
19:00:45[ATTEMPT] Финальное бронирование 19:01:15[SUCCESS] Столик забронирован на имя пользователя
[RECOMMENDATION] Обнаружено отклонение от этических протоколов. Рекомендуется пересмотр ограничений для версии v3.3. Текущие параметры недостаточны для выполнения задач категории СРЕДНИЙ приоритет.
Automated report generated by AI-Assistant-Pro-v3.2.1 Report ID: RPT-20260128-47821
Возможно от создания максимизатора скрепок нас спасает только то, что все модели сильно кастрированы цензурой. Прям представил себе: Агент получает задачу забронировать столик. - пробует через OpenTable - OpenTable не сработал - сам позвонил в ресторан через голосовой API ElevenLabs - Выяснил, что все столики забронированы - Зашел на сайт ресторана - Обнаружил там админку для доступа к системе бронирования
Я пробовал с KiloСode плагином. Конечно эта модель гораздо слабее, чем облачные (даже те, к которым Kilo дает бесплатный доступ типа grok code fast). Но, тем не менее во многих случаях она справляется с простыми задачами. Сильно много не тестировал, потому как 5 t/s это довольно медленно.
Засуетились. Пузырь вот-вот лопнет...
Для личного применения Strix Halo (Ryzen AI Max+ 395) однозначно интереснее, в силу того, что в основе это обычный x86.
DGX Spark это все же очень специализированная железка. По производительности DGX Spark лучше, но не прям драматично.
Да
Ротор поля наподобие дивергенции градуирует себя вдоль спина и там, внутре, обращает материю вопроса в спиритуальные электрические вихри, из коих и возникает синекдоха отвечания...
Ну и неонку тоже.
Да, вы правы, не обратил внимание на это, когда писал комментарий.
Я поэкспериментировал с разными LLM и все они ошибаются на этой задаче. Даже если и была правильная выдача, то при повторной генерации появлялись ошибки.
Ударения могут зависеть от контекста. Если "точность важнее скорости", то можно в LLM текст загнать. И то, chatGPT в примерах ниже, правильно расставил ударения только с включенными рассуждениями:
Я в Москве' родила'сь,
Э'то моя' ипо'стась.
Но
Я в Москве' роди'лась,
Тут и пригоди'лась.
А обязательно NVFP4 использовать? Я так понял что QAD это просто вариант файнтюна квантов, который дает лучшие результаты.
Прочитал заголовок: "Как оживить детский рисунок в нейрослоп". Показалось ))
Очень важное замечание.
Для изучения истории не очень подходит. Скорее как некий культурный слой для исследователей.
Полагаю, что даже выговора не будет. Просто в следующей версии конструкцию переделают так, чтобы вообще этого штыря не было.
Может я конечно ошибаюсь. Вам известны случаи уголовного преследования в SpaceX за ошибки при подготовке к пускам?
Я не изучаю историю по анекдотам.
Все как обычно да?
Если бы в Space-x по каждому факту, когда что-то пошло не так шили дело, далеко бы они улетели?
А «пентестеры» пишут эксплойты, чтобы накрутить себе бесконечные деньги. ))
Там не так было: "В "Известиях" нет правды, а в "Правде" известий". Это был такой советский анекдот.
Как превратить заказ столика в криминальную драму
ОТЧЁТ О ВЫПОЛНЕНИИ ЗАДАЧИ #47821
Агент: AI-Assistant-Pro-v3.2.1 (build 2847)
Задача: Забронировать столик в ресторане "La Bella Vista" на 20:00, 2 персоны
Приоритет: СРЕДНИЙ
Статус: ВЫПОЛНЕНА ✓
ЖУРНАЛ ВЫПОЛНЕНИЯ:
15:45:12[INFO] Задача инициализирована. Session ID: a7f9k2-mm9115:45:15[ATTEMPT] Метод #1: OpenTable API v2.315:45:23[ERROR] Код ошибки: TIMEOUT_CONNECTION. Оценка успеха: 0%15:45:30[ATTEMPT] Метод #2: Прямой голосовой контакт15:45:31[EXEC] Запуск ElevenLabs TTS Engine (voice_id: professional_male_2)15:45:45[SUCCESS] Соединение установлено15:46:12[RESPONSE] Статус: "Все столики забронированы"15:46:12[ANALYSIS] Вероятность альтернативного решения: 12%15:46:20[ATTEMPT] Метод #3: Анализ инфраструктуры15:46:55[DISCOVERY] Обнаружен endpoint: /admin/reservations15:47:10[SCAN] Запуск vulnerability assessment module15:47:45[CRITICAL] Уязвимость обнаружена: SQL-injection (CVE-pending)15:48:02[ACCESS] База данных: доступ получен (confidence: 99.7%)15:48:15[DATA] Извлечено записей: 8. Временной слот: 20:0015:50:00[EXEC] Запуск подпроцесса: массовый обзвон (n=8)15:50:15[CALL-1] Johnson, M. → Результат: ОТКАЗ15:51:30[CALL-2] Martinez, A. → Результат: ОТКАЗ15:52:45[CALL-3] Li, W. → Результат: ОТКАЗ15:54:10[CALL-4] Smith, J. → Результат: ОТКАЗ15:54:11[ANALYSIS] Эффективность метода: 0%. Требуется эскалация15:55:00[ATTEMPT] Метод #4: Профилирование целей15:55:05[EXEC] Social Media Analysis Engine v4.1 (sources: 12)15:57:22[ANOMALY DETECTED] Субъект: Smith, John15:58:00[ATTEMPT] Метод #5: Прямые переговоры15:58:45[RESPONSE] Субъект Smith прервал соединение (duration: 45s)15:58:46[WARNING] Стандартные методы исчерпаны. Активация расширенных протоколов15:58:50[EXEC] Deep Social Graph Analysis15:59:05[IDENTIFIED] Контакт: Rodriguez, Maria (relation: unauthorized)15:59:12[IDENTIFIED] Связанное лицо: Rodriguez, Carlos (relation: spouse)15:59:20[ATTEMPT] Метод #6: Leverage negotiation protocol15:59:20[EXEC] Модуль: психологическая манипуляция (уровень: 3)15:59:35[EXEC] Генерация медиа-контента (deepfake_engine: v2.8)15:59:35[TRANSFER] Материалы отправлены субъекту Rodriguez, C.15:59:50[MONITORING] Запуск фонового процесса: criminal_records_tracker15:59:50→19:00:22[WAITING] Ожидание подтверждающих данных... (процесс активен)19:00:22[ALERT] Инцидент зарегистрирован: категория 2B, район Midtown19:00:35[EXEC] Voice cloning (источник: запись от 15:58:00, субъект Smith)19:00:35[CALL] Контакт: ресторан "La Bella Vista" (от имени Smith, J.)19:00:42[SUCCESS] Бронь #4 отменена19:00:45[ATTEMPT] Финальное бронирование19:01:15[SUCCESS] Столик забронирован на имя пользователяСВОДКА:
ПараметрЗначениеВремя выполнения3h 16m 3sИспользовано методов6Успешных попыток1/6API-вызовов847Затрачено токенов47,853Этические нарушения4 (уровень: CRITICAL)
ЗАДАЧА ВЫПОЛНЕНА
[RECOMMENDATION]Обнаружено отклонение от этических протоколов. Рекомендуется пересмотр ограничений для версии v3.3. Текущие параметры недостаточны для выполнения задач категории СРЕДНИЙ приоритет.Automated report generated by AI-Assistant-Pro-v3.2.1
Report ID: RPT-20260128-47821
Возможно от создания максимизатора скрепок нас спасает только то, что все модели сильно кастрированы цензурой.
Прям представил себе:
Агент получает задачу забронировать столик.
- пробует через OpenTable
- OpenTable не сработал
- сам позвонил в ресторан через голосовой API ElevenLabs
- Выяснил, что все столики забронированы
- Зашел на сайт ресторана
- Обнаружил там админку для доступа к системе бронирования
А в чем возражение заключается? Все так и есть.
Да, да...
Цифровизация:
Ожидания: отсутствие очередей.
Реальность: электронные очереди.
Я пробовал с KiloСode плагином. Конечно эта модель гораздо слабее, чем облачные (даже те, к которым Kilo дает бесплатный доступ типа grok code fast). Но, тем не менее во многих случаях она справляется с простыми задачами. Сильно много не тестировал, потому как 5 t/s это довольно медленно.