journalctl -u micro
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Esperienze e consigli di uno sviluppatore tech−unenthusiast

creation — 2021-04-29
owner — @Microeinstein

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Se penso che per ottenere pieno controllo sul proprio dispositivo basti una singola chiave privata del vendor di turno...
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Dominus Funeral — Full metalhead icons theme
Devo dire che si sono impegnati
https://store.kde.org/p/1273980
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journalctl -u micro
Ennesimo caso android: perché il telefono non va più in deep sleep, ciucciando tutta la batteria?
Niente, ha deciso di non entrare più in deep sleep, allora stanotte l'ho forzato io: spegnendolo
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Se volete fare trascrizioni audio multilingua, in locale, velocemente, con GPU non obbligatoria, consiglio tantissimo
https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper

Il modello small impiega ~2min su CPU per trascrivere 13min di audio, con una qualità eccezionale.
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journalctl -u micro
Ennesimo caso android: perché il telefono non va più in deep sleep, ciucciando tutta la batteria?
Forse posso trarre una conclusione: prima di spegnerlo vedevo zero Wake Locks MA degli "Alarms" generati continuamente da Google Play Services.

Una volta riavviato, questi sono scomparsi, e la batteria è tornata a durare come prima, forse di più.
Nell'ultimo anno ho avuto parecchio a che fare con i RAG — Retrieval Augmented Generation: trasformi dei documenti che il modello non conosce in markdown e poi in vettori, su cui verrà eseguita una ricerca semantica per similarità con la richiesta dell'utente.

• documenti: usage.pdf sdk.pdf
• spezzetta ogni tot parole
• vettorizza con modello di embedding
• salva in Chroma
utente: cos'è X e cosa posso sviluppare?
• cerca i pezzi inerenti
• trova pezzi da entrambi i documenti
bot: (riassunto)

Suona figo? Non lo è, perché per casi reali non funziona una sega.

• per vettorizzare 20 pezzi su CPU ci vogliono anche 40min

• i documenti sono una merda (garbage in, garbage out)

• l'utente scrive male

• non puoi far generare elenchi

• stessa query utente, ogni volta dà dei risultati diversi

• paradosso pre-conoscenza: devi sapere in anticipo quali sono i documenti nel RAG per poter ottenere risultati marginalmente accettabili

• devi fare decomposizione della query, cercando per parole chiave che l'utente non ha specificato

• devi spezzettare i documenti, altrimenti esplode il contesto del modello

• ci sono tanti match ridondanti e il pezzo che ti interessa viene filtrato via? non puoi farci nulla

• se ti inventi di importare pytorch (serve ad Unstructured) ti porti dietro le librerie di CUDA anche se non le userai mai (+2GB)

Ciò che invece ho notato funzionare 1000x meglio è stato un tool agentico scritto in mezz'ora netta, che si interfaccia con le api di Bookstack ed esporta le pagine in markdown, con spezzettamento e rerank
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#ChatControl 1.0 and 2.0 Explained: There is not one proposed “Chat Control” law — there are two, and they are moving through the EU institutions in parallel. This page untangles the two.

https://fightchatcontrol.eu/chat-control-overview
journalctl -u micro
Nell'ultimo anno ho avuto parecchio a che fare con i RAG — Retrieval Augmented Generation: trasformi dei documenti che il modello non conosce in markdown e poi in vettori, su cui verrà eseguita una ricerca semantica per similarità con la richiesta dell'utente.…
Incredibile comunque quanto il gioco d'azzardo abbia fatto presa in commerciali e sviluppatori — le slot machines e il poker non bastano più, ora anche i computer vanno a probabilità

Ottieni cattivi risultati? Eh skill issue, –1mln€ in fatturato
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Precisazioni
• non hanno vietato i pacchi di bottiglie, ma specifici materiali tossici
• le auto dovranno avere face detection, sì, per svegliare il guidatore se si addormenta
Il comune dove vivo...
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CIE — richiesta
ESU — cancellata
PostePay — cancellata