TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #397 · 23.06

Яндекс выложил в открытый доступ нейросеть YaLM 100B, которая может псевдоразумно отвечать на вопросы и вести беседу. К сожалению, попробовать её лично я не могу, потому что для запуска нужно около 200+ гигабайт видеопамяти, это приличная такая майнинг-ферма. Но по скриншотам она действительно хорошо работает. Хотя про GPT-3 тоже так говорили, а на деле очень так себе. А ещё неделю назад по сети ходила новость о том, что один из разработчиков в Google пообщался с их нейросетью и увидел в ней признаки разума. Вплоть до того, что нанял юриста защищать интересы нейросети! Его в итоге отправили в оплачиваемый принудительный отпуск, подлечиться, наверное. Разработчики знают о мысленном эксперименте "Китайская комната", но обывателю он, на мой взгляд, сложен для понимания, поэтому я попробую привести другой пример. Представьте, что у вас есть кубики с буквами, и там набор граней, которые составляют фразу "Привет, человек". Вы эти грани намазали чем-то вкусным и научили вашу собаку переворачивать кубики вкусными гранями вверх в ответ на команду "Привет, собака". В итоге, если вы говорите "Привет, собака", она переворачивает кубики так, чтобы из них сложилось "Привет, человек". Научилась ли собака при этом говорить на человеческом языке и осознанно отвечать на приветствие? Нет. Нейросеть гораздо глупее собаки (та хотя бы способна именно сознанием различать разные человеческие фразы). Это просто набор алгоритмов, которые складывают кубики, а мы уже на этих кубиках что-то читаем. Чтобы кубики складывались правильно, этих алгоритмов много, и параметров, которыми такая нейросеть оперирует, 100 миллиардов. Даже очень хороший алгоритм по подбору кубиков не является разумным фактически ни в каком смысле этого слова. Впрочем, это не значит, что он не может решать нужные нам задачи. Такую сетку вполне нормально поставить в условной службе поддержки отбиваться от дурачков, задающих банальные или глупые вопросы. Что еще посмотреть по теме: «Теорема о бесконечном количестве обезъян»; И очень крутой фантастический рассказ Хорхе Луиса Борхеса «Вавилонская библиотека». В Библиотеке точно будет книга, которая станет буквально с вами разговаривать: вы задаёте вопрос (любой), переворачиваете страницу и видите там ответ на него, будто бы от разумного существа. #dev#fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #llamacpp

当前筛选 #llamacpp清除筛选

👥 KoboldCpp | 本地大模型一站式工具 刚开始在本地跑大模型,往往要折腾环境依赖、库文件兼容,体验极其繁琐。后来虽然有了 Ollama、llama.cpp 这类工具简化部署,但功能单一。KoboldCpp 在此基础上走得更远:既继承了 llama.cpp 的高效推理,又保持了 Ollama 式的简单易用,只需下载一个可执行文件,就能直接运行 它不仅支持 CPU/GPU 双模式,还额外集成了 图像生成、语音识别、文字转语音 等多模态 AI 功能,并且兼容 OpenAI、Ollama 等主流 API,能无缝接入现有服务。跨平台支持 Windows、macOS、Linux,真正做到了开箱即用,对想要体验多功能本地大模型的用户来说非常友好 😎小编有话说:装环境那套折磨人,这玩意儿就是“懒人直装版” 👩‍💻KoboldCpp 标签:#KoboldCpp#大模型#本地部署#llamacpp#Ollama#AI 🗓@xiuerSearch 搜索历史资源 ✈️频道 | 💬群聊 | 📱中文包

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64634 · 09.04.2026 г., 12:14

🚀 AI TRENDS | Tether Launches QVAC SDK for Cross-Platform AI Development Tether has introduced the QVAC SDK, a unified software development kit designed to enable developers to build, run, and fine-tune AI applications directly on any device. According to Foresight News, this SDK ensures consistency across different environments. Applications developed using the QVAC SDK can seamlessly operate on platforms such as iOS, Android, Windows, macOS, and Linux. The same codebase can function across all supported environments without the need for platform-specific branches, rewrites, or conditional logic. The QVAC SDK is built on QVAC Fabric, a branch of llama.cpp, offering broad compatibility with the llama.cpp model ecosystem for text generation, embedding, and multimodal workloads. #AI#SDK#CrossPlatform#MachineLearning#LlamaCpp#SoftwareDevelopment#Multimodal#QVAC

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14907 · 03.07.2025 г., 13:30

#python#agents#generative_ai_tools#llamacpp#llm#onnx#openvino#parsing#retrieval_augmented_generation#small_specialized_models llmware is a powerful, easy-to-use platform that helps you build AI applications using small, specialized language models designed for business tasks like question-answering, summarization, and data extraction. It supports private, secure deployment on your own machines without needing expensive GPUs, making it cost-effective and safe for enterprise use. You can organize and search your documents, run smart queries, and combine knowledge with AI to get accurate answers quickly. It also offers many ready-to-use models and examples, plus tools for building chatbots and agents that automate complex workflows. This helps you save time, improve accuracy, and securely leverage AI for your business needs[1][3][5]. https://github.com/llmware-ai/llmware