Теж спробував Літаюче колесо після вчорашнього прочитання посту у Задухи.
У мене невеликий тест цього сервісу, що дає свій MCP для вашого агента (умовний Клодекс), на задачі автоматичного розпізнавання мови.
Код який був створений з цим MCP: https://github.com/PositiveLoss/paraformer-v2-enhanced
Використовував їх скіл flywheel-reproduce. По відчуттях: доволі швидко зробило репродюс статті https://arxiv.org/abs/2409.17746 та дало список покращень до архітектури яка реалізована в better_model.py файлі
Я допиляв трохи інженерного: покращив вітербі CTC-алайнер.
Враження залишилось позитивне, вивантаження результатів в ноди дійсно покращує розуміння роботи цього ко-саєнтиста.
#autoscience
У мене невеликий тест цього сервісу, що дає свій MCP для вашого агента (умовний Клодекс), на задачі автоматичного розпізнавання мови.
Код який був створений з цим MCP: https://github.com/PositiveLoss/paraformer-v2-enhanced
Використовував їх скіл flywheel-reproduce. По відчуттях: доволі швидко зробило репродюс статті https://arxiv.org/abs/2409.17746 та дало список покращень до архітектури яка реалізована в better_model.py файлі
Я допиляв трохи інженерного: покращив вітербі CTC-алайнер.
Враження залишилось позитивне, вивантаження результатів в ноди дійсно покращує розуміння роботи цього ко-саєнтиста.
#autoscience
🔥2
В школах та університетах будуть писати про цих піонерів перших українських ЛЛМок:
https://youtu.be/gX5jg2yWRww
Рекомендую до перегляду, технічно та цікаво
Доречі, блог Ганни отут: https://t.me/potuzhno_llm
#llm #nlp
https://youtu.be/gX5jg2yWRww
Рекомендую до перегляду, технічно та цікаво
Доречі, блог Ганни отут: https://t.me/potuzhno_llm
#llm #nlp
YouTube
MamayLM: як працює перша адаптована українська LLM? | Ганна Юхименко | AI&I подкаст
Другий випуск AI&I подкасту про створення MamayLM — першої відкритої адаптованої моделі для української мови. Гостя епізоду — Ганна Юхименко, розробниця MamayLM, Research Engineer у ETH AI Center та INSAIT: https://www.linkedin.com/in/hanna-yukhymenko/
…
…
❤7
Кодекс побачив що треба перекласти 500 аттерансів на 4 мови і вирішив написати пайтон скрипт для цього.
Тобто автоматизація^2.
#vibe_coding
Тобто автоматизація^2.
#vibe_coding
😁10
Навіяне після теми автоматичного наукового дослідження ака ко-саєнтистів та чату архітекторів @swarchua
Якщо AI так гарно захоплює контекст (exploiter) та вигадує нові підходи (researcher), то я трошки пошаманив над архітектурою ПЗ яку використовують самі агенти для його створення.
Вилилось в цей документ:
https://gist.github.com/egorsmkv/1008d028cb2e8d3a346c3231b446dcc1
#experiment
Якщо AI так гарно захоплює контекст (exploiter) та вигадує нові підходи (researcher), то я трошки пошаманив над архітектурою ПЗ яку використовують самі агенти для його створення.
Вилилось в цей документ:
https://gist.github.com/egorsmkv/1008d028cb2e8d3a346c3231b446dcc1
#experiment
Gist
ambidextrous-agentic-software-factory.md
GitHub Gist: instantly share code, notes, and snippets.
👀2
doing something
Навіяне після теми автоматичного наукового дослідження ака ко-саєнтистів та чату архітекторів @swarchua Якщо AI так гарно захоплює контекст (exploiter) та вигадує нові підходи (researcher), то я трошки пошаманив над архітектурою ПЗ яку використовують самі…
Зробив за кілька годин MVP для цієї ідеї на Rust.
Не думав, що створити агента буде просто :)
Але доволі цікаво. Багато проєктів вже існує для перевірки коду по типу rust-analyzer чи clippy які легко вбудовуються (бо код на Rust) в пайплайн як частина валідації після внесених змін.
Планую додати використання REM2.0 до цього проєкту про який я писав раніше та qualirs.
Ідея використовувати це як звичаний воркфлоу з GitHub Copilot: на issue в репозиторії назначається бот і він по вебхуку запускає агента для виконання задачі (як таска в Actions). Після завершення створюється пулл-реквест.
#experiment
Не думав, що створити агента буде просто :)
Але доволі цікаво. Багато проєктів вже існує для перевірки коду по типу rust-analyzer чи clippy які легко вбудовуються (бо код на Rust) в пайплайн як частина валідації після внесених змін.
Планую додати використання REM2.0 до цього проєкту про який я писав раніше та qualirs.
Ідея використовувати це як звичаний воркфлоу з GitHub Copilot: на issue в репозиторії назначається бот і він по вебхуку запускає агента для виконання задачі (як таска в Actions). Після завершення створюється пулл-реквест.
#experiment
❤2
doing something
Зробив за кілька годин MVP для цієї ідеї на Rust. Не думав, що створити агента буде просто :) Але доволі цікаво. Багато проєктів вже існує для перевірки коду по типу rust-analyzer чи clippy які легко вбудовуються (бо код на Rust) в пайплайн як частина валідації…
Приклад роботи де агенту було завдання: додати коменти до файлу
Власне він з цим справився, але впав на коміті в репо перед створенням пулл-реквеста
Обробку цієї помилки додав, рухаємось далі
Власне він з цим справився, але впав на коміті в репо перед створенням пулл-реквеста
Обробку цієї помилки додав, рухаємось далі
doing something
Приклад роботи де агенту було завдання: додати коменти до файлу Власне він з цим справився, але впав на коміті в репо перед створенням пулл-реквеста Обробку цієї помилки додав, рухаємось далі
Після додаткового налаштування agent loop та різних перемичок для включення/виключення деяких кроків - тепер працює агент як треба.
Оцей пулл-реквест він створив за 3 хвилини з моделлю gpt-5-mini.
Оцей пулл-реквест він створив за 3 хвилини з моделлю gpt-5-mini.