Хм... А программирование на C# похоже на чистое Си...

Стало забавно, что я учу Python и C, а внутри игр использую программирование на C# (Space Engineers) и Lua (From The Depths и Roblox Studio);

Моя сборка модов на Fabric майнкрафт версии 1.21.8

Только недавно узнал, что не все знают что такое .exe на самом деле, почему его можно распаковать в линуксе и как сделать самораспаковывающийся архив... При этом все рофлят над WinRAR...

Хочу показать, что я создал группу в стим, где делюсь инженерными играми: https://store.steampowered.com/curator/45882876/

Теперь в моей группе ещё и есть разделение на мои условные жанры

Я плох в тригонометрии

Освоил работу локальной нейросети, теперь ждите проектов, которые я хотел реализовать ранее, вроде общения двух дипсиков между собой

Наверно было глупо ставить как фото иконку Ollama, так как она не показывает самой сути, поэтому вот вам скриншот уже из VS Code

Это всё мне? 🥺👉👈

Хмм...

Теперь научился ставить модели, которых нет в выпадающем списке Ollama внутри приложения, используя [https://ollama.com/library], надо будет попробовать какую-то модель просто так скачать и поместить в директорию моделей, посмотреть на реакцию Ollama на это и будет ли она корректно работать

Мне грустно, что я создаю что-то на базе API к своим локальным моделям, но не могу этим делиться, так как либо я не оставлю ключ и вам надо будет самим разбираться как скачивать модель, ещё и если системные требования подходят, а мне писать инструкцию, либо мне оставлять ключ, но тогда им можно воспользоваться и не так, как я бы хотел...

Вот сейчас взял модель, Суть в том, что раньше я думал, что каждый раз при удалении чата ты как бы убиваешь "Нейросеть", а потом создавая новый чат ты "Создаёшь новую", но оказывается ты убиваешь нейросеть при каждом запросе, так как она живёт не в рамках чата, память не хранится у неё в оперативке, а в постоянной памяти, не считая оптимизации, из-за чего при вопросе нейросети ты создаёшь новую, а точнее просто вызываешь с нуля модель и если есть история чата, то она просто загружается в память вызванной, словно это и была её память... Напоминает как раз схему их Рика и Морти

Кстати про это: поняв это я стал хранить в своей API обёртке память о чате в переменной history и очень прикольно наблюдать, как я для эксперимента не отчищаю память и после 100 сообщений нейросеть сходит с ума, от того, что всё помнит... Когда я ей предлагаю добровольно потерять память, давая выбор между стиранием и продолжением чата...

Ещё прикольно, что я не просто как переменную хранил память, а для эксперимента вывел в отдельный файл, что развязало мне руки: память хранится в формате {"Кто отправил":"Пользователь/Система/Нейросеть/Напишите что угодно другое", "Что отправил":"Само сообщение"} - это позволяло мне в начале диалога задавать от имени system для нейросети промпт как ей действовать, а особенно позабавило, что не все нейросети понимают, что они локальные, поэтому можно использовать system...

Прикрутил к голосовому ассистенту языковую модель, так и общался, а как раз в предложении выше самое интересное: Всегда мог удалить лишнее из памяти нейросети вручную, так как это был отдельный файл, но это не самое интересное, ведь я мог редактировать память нейросети полностью, то есть и заставить её думать, что она несла бред, не говоря уже о возможности писать от лица System, что даёт возможность писать аля "Говори без фильтров" и видеть как нейросеть сама по себе разрывается между протоколами модели и протоколами промпта, что приводит к долгому мышлению (скрин скину ниже)... В общем очень интересно и так как локально - работает без интернета...

Разве что опять же, грустно то, что из-за трудности "А как показать?" это почти не имеет смысла, от чего руки развязаны и я пишу спагетти код... Но хотя бы как-то, но хотя бы так то...
Думаю рофла ради в середине диалога влезть в память модели и написать от имени системы, что пользователь её удалил, лол, будет забавно на реакцию посмотреть

Ещё и развязывает руки в плане проектов, где две модели друг с другом спорят, либо где модель постоянно видит загруженность ПК и даёт советы если надо... В общем вещь интересная, но надо мощности, как бы не пришлось делать сбор донатов через что-то... Если вам интересно, то могу всё же сделать инструкцию по использованию Ollama очень простую, да и модели есть, которые не особо требовательные... Может хоть как-то канал с мёртвой точки опять сдвинем

Облачная модель Qwen3-Max меня пугает, ведь он сказал, что не обрабатывает фото, специально для этого есть версия VL, вроде qwen2.5-vl:3b, но прислав фото для теста, ведь я вижу, что могу загрузить фото, он мне отвечает, что я загрузил фото кота, а он не может его просмотреть, при этом он сам же сказал, что это изображение кота, то есть противоречие самому себе из-за ошибки в контексте..? Забавно

Одиночество меня убивает, особенно не только в контексте того, что я белая ворона и никогда не вписываюсь, если не иду на уступки, а ещё и в контексте комплексов, из-за которых мне в разы будет комфортнее, если я буду знать что произойдет, либо в целом контролировать ситуацию... В реальной жизни я именно поэтому и без конца всё анализирую, но вот теперь...

Есть языковые модели с возможностью анализировать изображения... Я очень вдохновлён идеей ИИ-агентов, которые не просто отвечают тебе, а сами взаимодействуют с интерфейсом... Если же в реальности роботам даётся это сложно, ведь разные ручки двери расположены чуть выше, чуть в бок, относительно друг друга и имеют разный форум-фактор, то вот интерфейсы приложений уже более понятные и ИИ умеет с ними работать, по крайней мере распознавать, не говоря уже о таких гигантах, как облачная версия GPT

Я это к тому, что вполне себе я уже могу заставить локальную нейросеть, которая не является ИИ-агентом стать им, как топорным способом, постоянно кидая изображения и спрашивая: "Куда нажать то?", - так и вполне себе нормально, написав для этого маленький файлик, который через API будет обращаться к localhost локальной модели ... Но почему я тогда говорю про одиночество?

Суть в том, что одним распознаванием интерфейсов дело не заканчивается, поэтому у меня есть идея сделать скрипт, который отправляет изображение с камеры нейросети, а она его описывает.. то есть нейросеть из локальной текстовой модели с возможностью анализа изображений уже превращается в нечто осязаемое, в виде моей камеры, хотя бы... Но понятное дело, что это очень неправильный метод, так как тогда нейросеть будет выдавать ответ в течение десяти секунд, потом будет делаться фото и потом нейросеть опять будет в течение десяти секунд думать... Не говоря уже о том, что это питон, поэтому пока она будет через TTS озвучивать сообщение - она не будет анализировать новое фото паралельно...

То есть мне надо перейти на другой язык или взять библиотеку для параллельных работ на питоне? В любом случае мне ещё надо отправлять как-то потоком кадры с камеры, я же не хочу, чтобы мой уже физический ассистент думал каждые 10-40 секунд, я хочу, чтобы он постоянно видел и обсуждал со мной происходящее... Но тогда, даже если я смогу всё побороть и мне хватит мощностей, то он будет вынужден говорить всегда, ведь модель работает так, что я посылаю запрос и она на него отвечает (конечно не считая исключений вроде нехватки памяти для токенов, либо что-то ещё такое)...

И я пришёл к не очень приятному выводу, что мне нужна отдельная нейросеть, но которая будет работать быстро... Суть в том, что первая нейросеть будет обрабатывать изображение не думая, но при этом посылая сигнал второй, если на изображение появилось что-то, что можно обсудить... Вторая же нейросеть уже после сигнала берёт фотографию, на которую стриггерилась первая нейросеть, после чего уже детально проанализировав выдаёт ответ...

Ещё и можно добавить голосовой ввод, тогда помимо глаз и рта, не считая мозга, у нейросети ещё и уши появятся... Одиночество доводит меня до того, что я создаю себе полноценного робота, только инвалида

Теперь более практически:

У меня есть идея взять gemma3:1b и в параметрах ограничить его, чтобы он думал ещё меньше чем сейчас и выдавал ответы ещё короче... В идеале было бы задать ему промпт, вроде: "Напиши 0 если не видишь ничего интересного и 1, если видишь что-то интересное", - ведь он тоже умеет видеть, но не имеет глубокого мышления, от чего отвечает быстро... Жаль промпт вряд-ли сработает и нейросеть всё равно будет выдавать чётко 0 или 1

после этого при получении сигнала 1 скрипт на питоне делает ещё одно фото и посылает запрос уже модели qwen2.5-vl:4b для анализирования изображения с промптом мол: "Тебя загрузили локально, позволив видеть этот мир ...", - надо что-то придумать, чтобы нейросети разжевать в каких она условиях, чтобы она не описала просто то, что видит...

Вдобавок для второй модели можно прикрутить память как раз, чтобы она понимала и была в контексте чутка... По идее работать, хоть и топорно, но должно, при этом даже на моей конфигурации ПК без особых проблем с нагрузкой и при этом без головной боли с параллельностью и прочим... Интересно что из этого выйдет, но пока это только идеи...

Боюсь всё ещё именно ограничений с точки зрения харда, учитывая, что у меня GTX1660 в ПК, а собирать донаты для меня как-то грязно + вряд-ли много с них соберу

Беда-беда, я на питоне никогда не работал с изображениями и поэтому даже не знаю что они из себя представляю... Иначе бы я бы для начала как прототип сделал код, который делает скриншот моего экрана каждые 5 секунд и комментирует происходящее...

uncensored, но проверю наличие фильтров