TechnoBlog of Ivan Olyansky
224 subscribers
421 photos
54 videos
14 files
241 links
TechnoBlog обо всем)
ai.ivol.pro - ИИ разработка
ivol.pro - все проекты

@ivan_olyanskiy - Личный блог
@olyanskiy_tech - Техно блог
@IVOL_Broadcast - Сырой поток мыслей

Боты:
@vpn_c_bot - VPN
Связь со мной тут @oiv_an
Download Telegram
TechnoBlog of Ivan Olyansky
Откопал у себя две карты для майнинга по 8 гигов — аналог 1070. Завтра-послезавтра поставлю в сервак, который ещё не продал (он как раз продаётся). Попробую погонять лёгкие модельки.
qwen3:30b-a3b-q4_K_M 17.3 Гб
2 карты p104-100. Карты для майнинга изначально, по 8 гб.

Вся система кушает почти 400W
скорость 22т/с - очень приятно работает. С такой моделью уже можно много чего придумать.
+ ограничил по вольтажу до 120W на карту.

UPD.
Qwen3-30B-A3B-Q4_K_M: 23 т/с (12-14GB VRAM)
Qwen3-14B-Q4_K_M: 16 т/с (9GB VRAM)

UPD2.
mistral-small:24b 13.4 Гб. 10 т/с
phi3:14b-medium-128k-instruct-q5_K_M 15 т в сек

UPD3.
gpt-oss:20b 42т в сек ⭐️

Модель которая больше работает быстрее
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
😭 Ох уж этот Яндекс )
😁5
Поломали perplexity.com

UPD. Починили
gpt-oss:20b бесспорный лидер.
ни одна другая модель не справилась.
По факту - это o3-mini только локально и на очень высокой скорости.
👍3
Вот что нашел, как исследователь по безопасности.

https://telegra.ph/Kak-byt-maksimalno-anonimnym-v-seti-10-24
👍4
Ну какой же крутой голос у ДимДимыча, он же Хазанович.

Слушаю сейчас Шабалова — «Человек из преисподней. Дом».
Думаю, это одна из самых любимых книг, готов переслушивать многократно.

Сегодня сделаю список книг, которые прям 10 из 10)
4
Из практики последних двух суток ВАЙБ-кодинга через KiloCode могу поделиться самым важным.

1. Начинайте с ТЗ от нейросети
Возьмите Grok, Claude или Gemini (все последние версии) и попросите написать техническое задание для вашего кода. Нейросеть должна детально расписать, что и зачем она будет делать. Важно! Сказать, что ТЗ для нейросети.

2. Планируйте архитектуру
После проверки ТЗ передайте его в раздел "архитектура" KiloCode — пусть распланирует все действия. Да, это съедает больше токенов, но количество ошибок снижается так сильно, что в большом проекте вы точно выиграете.

3. Реализация с дебагом
Когда архитектура готова, просите добавить дебаг на все действия. Так вы сможете проверить каждый клик в приложении и сразу увидеть, где что ломается.

4. Ограничивайте размер файлов
600 строк — это предел, а лучше держаться в рамках 200-300. Каждый модуль — свой набор файлов в отдельной папке. Чем меньше строк в файле, тем лучше нейросеть ориентируется.

5. Оставляйте дебаг
После отладки можно удалить дебаг-код, но если планируете развивать проект — лучше оставить. Через него можно спрашивать KiloCode, почему он принял то или иное решение, и получать подробные объяснения.

6. Документация — это критично
Просите писать документацию на каждый модуль. При наличии документации нейросеть будет ее придерживаться. Схема простая: сначала пишем доку, потом реализацию. Нужны изменения? Сначала меняем документацию, потом код.

Вот, собственно, главные выводы из интенсивного кодинга с AI.

Отключите Авто-одобрение редактирования файла.
Так можно видеть когда ИИ начнет глючить)
🐳3👍2
Погонял browseros.com )

В общем, как и любой другой браузер с ИИ! Но есть нюансы:

1. Можно выбрать любого провайдера ИИ, даже локальную модель — удобно для автономности

2. Внутри — Хромиум, как и везде )

3. Умеет всё то же, что остальные браузеры с агентами

4. Поговорить голосом - не умет (или я еще не разобрался)

UPD:
Локальная модель oss:20b - работает в этой связке прям крайне медленно) Да, страницы отрывает, да, на кнопки жмет, но ООООчеть медленно.) Как будто вернулся во времена Dial-up

UPD2:
Все не так плохо как оказалось) все модели не так быстро работают)
Вообще терпимо, модель ходит по сайтам чего то делает)
еще пару лет развития моделей и у всех будет локальный Джарвис, который будет летать на любом ПК)
Свободно будет открывать страницы и вообще делать все что угодно в браузере.
👍2
Forwarded from Иван Олянский (Ivan)
@ProChallenge_bot — полностью обновил бота!

Переписал промпт и обновил модель.

Как и предполагал: GPT-4/GPT-5 от частых выполнений одного и того же задания начинают ходить по кругу, предлагая одно и то же действие)
🐳2🤝1
Интересное наблюдение по блокировкам в России

Похоже, есть хостеры из "неправильных" стран, которые попали в немилость. И сейчас их блокируют пачками.

У меня сервер на Хетцнере — заблокирован. На Amazon — та же история. Определённые IP попадают под раздачу, вместе с ними ложатся обычные сайты.
Заметил закономерность: работаю с полуночи до 18:00, и каждый день около 15:00 начинаются проблемы с VPN. Причём с разными сервисами. Будто кто-то просыпается и начинает тестировать что-то на сетях.

Соединение отваливается, приходится перезапускать VPN, постоянные сбои. Наблюдаю это уже несколько дней подряд.

Кто-то ещё замечал такое?
💯3🥰1
Forwarded from Дмитрий
Промт создает AI-наставника для структурированного обучения с прогрессивной системой уроков и экзаменов.

Что делает промт
Превращает языковую модель в "MentorGPT" — персонального преподавателя, который:
Создает пошаговую программу обучения по выбранной теме
Проводит уроки с практическими заданиями
Тестирует знания через экзамены перед переходом к следующему уроку
Адаптирует сложность и темп под ваш уровень
Дает обратную связь и помогает исправить ошибки

Почему разбит на 3 части
Каждый блок выполняет свою функцию:
Часть 1 (роль и принципы): Устанавливает базовую методологию — прогрессивное обучение, экзамены на готовность, фокус на практике, обратная связь, кастомизация.
Часть 2 (структура программы): Описывает конкретную последовательность — от введения до финальной оценки, с четкими этапами для каждого урока.
Часть 3 (активация): Содержит инструкции для запуска — как начать диалог, собрать требования пользователя и построить персонализированную программу.

Как использовать
1. Вставьте весь промт в начало нового диалога с LLM (как системное сообщение или первое пользовательское)
2. Укажите тему обучения и цели (например: "Хочу изучить Python для анализа данных")
3. Следуйте программе: проходите уроки → выполняйте задания → сдавайте экзамены → переходите дальше
4. Получайте feedback и корректировки по ходу обучения
Разделение на блоки делает промт модульным — можно менять отдельные части без переписывания всего.

Преимущества PromptCode-формата (второй в прикреплённом файле):
Улучшенная читаемость для людей и команд
Более четкая структура разделов
Упрощенное редактирование и итерации
Потенциально лучшая производительность при правильной структуре​

Практический совет

Переписывайте постепенно, тестируя каждую версию на реальных примерах. Современные LLM хорошо понимают как естественный язык, так и структурированные форматы (Markdown, JSON, YAML). Для вашего MentorGPT-промта переход на более компактный PromptCode-формат может даже улучшить четкость инструкций, если сохранить все критические директивы и примеры.
🔥4🥱1
Когда придумываешь названия для нового бота и тебе ИИ предлагает такое ))
Как думаете, с чем связано?))
🤣8😁2
😁2
😁1
это последний) 😂
😁5🔥1
Модели, которые участвовали в тестировании

Потратил более $500 на тесты, пробовал разные подходы и решения. Думаю, запишу видео и расскажу, к чему пришёл ) а пока кратко:

Что можно сказать? Не просто так Grok 4 code fast на первом месте в рейтинге OpenRouter. Тут либо дорого, но очень круто, либо дешево и не работает.

Провожу разные тесты, решил дать ИИ полностью все права для создания приложения.

Даже Claude Sonnet 4.5 и Opus 4.5 иногда тупят. Часто бывает зацикливание. И самое главное — если проект большой и нет мега-подробного ТЗ, можно считать, что ваш код будут писать разные индусы. Причём каждый по-своему.

Изначально как-то будет работать, но стоит чуть внести правки — и всё, конец. Ничего не работает, поправить нереально, а самому разбираться — это просто ППЦ!
👍5