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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #482 · 2.08

Я участвую в конкурсе разработчиков «Код Петербурга», проводимом совместно VK и городом. По условиям нужно сделать или VK-приложение или чат-бота для VK/Маруси с какой-то важной для жителя или гостя города функцией, и с использованием одного из предоставленных внешних API. Я попробовал воплотить свои давние мысли по семантическому поиску по текстам, в чем мне помог @wooferclaw. Что-то подобное мы пытались соорудить на хакатоне в Салехарде, но сейчас я пошёл дальше. Бот для Маруси, который ищет мероприятия в Петербурге с сайта KudaGo. При этом к боту подключён морфологический словарь и тезаурус, который умеет определять домены и ассоциативные связи между словами. Работает вроде неплохо. Во-первых, довольно точно ищет по прямым связям. Например, хорошо понимает, что слова «научный» и «наука» одинаковые, хотя в словаре словоформ они разные. Во-вторых, умеет находить связи по области: допустим, если попросить что-то про пришельцев, предлагает экспозицию о внеземных цивилизациях, хотя ни в описании, ни в ключевых словах этой экспозиции нет слова «пришелец» однокоренных с ним. Но этот поиск приводит и к забавным последствиям, которые лично я не считаю недостатком, а скорее щепоткой соли в работе алгоритма. Так, при запросе о пришельцах может выдать выставку о коммунальных квартирах (что действительно близко по смыслу, но человеку, который ищет пришельцев, скорее всего нужно не это). А ещё на слово «крокодилы» предлагает экскурсию по рекам и каналам, мне очень нравится :) Потестить можно, открыв Марусю (в приложении ВК или в отдельном) и сказав «Запусти навык Куда Пойти в Петербурге». А результаты конкурса будут в октябре. Там ещё второй этап, на него тоже что-нибудь подам. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #lmstudio

当前筛选 #lmstudio清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9311 · 24.12.2025 г., 10:45

📌Тренируем FunctionGemma самостоятельно. LM Studio в коллаборации с Unsloth опубликовали подробный туториал по файнтюнингу недавно выпущенной Google модели FunctionGemma. FunctionGemma - уменьшенная версия Gemma (всего 270Ь параметров) для агентских сценариев и работы в качестве бэкенда приложений, которую можно запускать практически на любом устройстве. Гайд состоит из подробного описания всего процесса от обучения модели вызову инструментов до преобразования в GGUF-формат и последующего запуска его в LM Studio Туториал подойдет для локального трейна (Unsloth работает на NVIDIA, AMD и Intel), но есть и готовый Collab Notebook для тренировки в облаке. ⚠️ FunctionGemma не предназначена для использования в качестве прямой диалоговой модели. @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#Tutorial#Unsloth#LMStudio

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65303 · 12.04.2026 г., 17:19

🚀 AI TRENDS | New Local Model Qwopus3.5-27B-v3 Released with High HumanEval Score Developer Jackrong has introduced Qwopus3.5-27B-v3, a local model designed to operate on a single consumer GPU. According to NS3.AI, this model boasts an impressive 95.73% score on HumanEval. The Qwopus3.5-27B-v3 is distilled from Claude Opus 4.6-style reasoning and is available in GGUF format for use with LM Studio or llama.cpp. #AI#Qwopus3.5 #HumanEval#Jackrong#ClaudeOpus#GGUF#LMStudio#llama_cpp#AITrends

是芙莉莲

@ireallyhatetheworld · Post #1459 · 16.03.2026 г., 13:23

Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Uncensored-Distilled-GGUF: 面向本地部署的轻量级创意与推理模型 🔞可用于本地涩涩等场景 • 基于 Qwen 3.5 9B,并融入 Claude Opus 4.6 蒸馏思路,主打更强的创意表达、对话表现与角色扮演场景 • 提供 GGUF 与低显存友好的 Q4_K_M 量化版本,作者反馈在 RTX 3060 12 GB 上可达约 38 tok/s,适合本地聊天、游戏 NPC 与 Home Lab 部署 • 默认关闭 thinking 以提升通用聊天体验,需要时可在 LM Studio 中手动开启;模型采用 Apache 2.0 许可证,便于社区测试与二次集成 https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1runlpf/qwen359bclaude46opusuncensoreddistilledgguf #AI#Uncensored#本地大模型#模型蒸馏#GGUF#Qwen#Claude#LMStudio#量化模型#低显存部署#角色扮演#LocalLLaMA