Люди это те же самые агенты. Мы работаем по тому же принципу. И чем сложнее задача, тем больше людей и уже специализация. Так что у ИИ агентов большое будущее
Хорошо бы протестировать небольшие open-source модели. Понять бы насколько падает качество перевода с падением количества параметров модели и с квантизацией.
Мозг это очень ассоциативная машина. Для каждого слова или словосочетания нужно подбирать несколько предложений с ними, и не просто читать их, а решать набор заданий, хотя бы как в duolingo.
Если хранилище целое, разве нельзя к новому серверу подключить и оттуда восстановиться?
интересно что среди людей есть индивиды, которые потрясающе точно помнят свое прошлое за много-много лет
Это вредно. Есть доказательства, что серьезно увеличивает риски ССЗ
Какие советы не актуальны для codex cli?
Еще бы автоматическое окрашивание
Рекомендации по выбору количества параметров модели даны относительно MOE-моделей или нет?
Люди это те же самые агенты. Мы работаем по тому же принципу. И чем сложнее задача, тем больше людей и уже специализация. Так что у ИИ агентов большое будущее
Есть еще tencent/Hunyuan-MT-7B. Тестировали?
Тащусь от этой проги. Благодарю
rootless docker, podman, firecracker
FSRS не пробовали?
такое умеет только llamacpp? на vLLM такое провернуть не получится?
А можно к нему подключить локальный инференс с llamacpp например?
Через что озвучка сделана?
Почему контекст жрет много токенов, если он должен попадать в KV кэш?
Хорошо бы протестировать небольшие open-source модели. Понять бы насколько падает качество перевода с падением количества параметров модели и с квантизацией.
Если это ИИ-читатель кода, то стерпит
А какая модель/сервис может рисовать спрайты выдерживая единый стиль по образцу?
Хотелось бы понять насколько готовы современные нейросети к генерации спрайтов в едином стиле.
Мозг это очень ассоциативная машина. Для каждого слова или словосочетания нужно подбирать несколько предложений с ними, и не просто читать их, а решать набор заданий, хотя бы как в duolingo.