🌟Пока далее разбираюсь с питоном, опишу нейронки которые тестировал

GPT-4 предоставляет значительные преимущества. Пользуюсь повседневно уже более года. Особо выделяются версии "o1 preview" и "4o canvas". "o1 preview" способна к самоанализу и размышлениям, что полезно при решении сложных задач или когда стандартная версия не справляется, например если вы ну совсем застряли с вопросом в коде. "4o canvas" отлично работает с файлами и их написанием. Бесплатная версия выглядит кастрированной бета версией по сравнению с тем что дает платная

Claude отлично справляется с написанием и редактированием кода. В нём можно создать целый раздел проекта, где будут собраны файлы и нейронка будет учитывать их содержание при составлении ответа. Вы можете сразу создавать несколько простых файлов, что ускоряет разработку и упрощает работу над проектами.(так же платная версия)

Cursor предлагает новый способ написания кода без лишнего ввода с клавиатуры. Он построен на ядре VS Code, поэтому поддерживает модульность расширений. Особо полезна функция автоисправления: если вы добавили или изменили название переменной, несколько нажатий на Tab позволят автоматически внести изменения во всех нужных местах и, возможно, добавить что-то необходимое сразу. Тут хороший бесплатный доступ, но если вы будете активно пользоваться запросами и автозаполнением кода, придется купить подписку

итог таков
GPT4 - мастхев
Claude скорее для проекта сразу, когда есть понимание как билдить
Cursor полезен для ленивых, и кто понимает что именно автозаполняет IDE

Это все с моей точки зрения, у меня хорошее алгоритмическое мышление, и думаю AI мне не навредит в обучении а только ускорит восприятие информации

Если вы никогда не сталкивались с написанием кода, тут нужно быть осторожным, уже хватит и бесплатной версии GPT которая хорошо вам объяснит основы функций циклов переменных и прочего, старайтесь больше писать сами и разбираться в проблемах с которыми сталкиваетесь, не читерите) не просите просто исправить ошибку, спросите почему она вышла

Попробую вам писать посты пока сам обучаюсь, может и на статью хватит мыслей, что нибудь разобрать, может короткую програмку с автоматизацией или работой с блокчейном, пишите что интересно, ну и лайк конечно❤️

🌟Как то я сделал парсер дискорд чата, который доставал свежие токены которые скидывают ребята
это в целом получилось, но потом мне пришла странная мысль попробовать загружать чат в какую нибудь AI и обрабатывать чтобы был миниконспект

Дано: постоянный поток сообщений на английском в очень странном лексиконе с сокращениями и обсуждениями мем токенов


Использовать API какой то платной AI я подумал будет чуть запарней по времени и стоимости

Нашел интересный локальный вариант, обратил внимание на Ollama — удобное решение для запуска моделей на своём устройстве без постоянного обращения к облачным сервисам. Пару ключевых моментов:

Модели и системные требования. (Ollama поиск)(Hugging Face)
Ollama может устанавливать все что есть на Hugging Face, но можно и через их сайт искать
Кроме назначения, модели отличаются своей мощностью, точнее количеством параметров, чем их больше, тем лучше модель может "думать". Например возьмем 3b и 14b, весить будут около 3гб и 10-15гб,
требуемое ОЗУ 8-11гб и 25-32гб соответственно.(приятно что скорость скачивания очень хорошая)

Скачали установили запустили



ollama run llama3

пример установки llama3 модели

подключение обычными запросами на localhost
github api docs(там еще много тонких настроек есть)

response = requests.post("http://localhost:11434/api/generate",
json={
"model": "llama3",
"prompt": "Why is the sky blue?"
})
print(response.json()["generated_text"])

Довольно просто, обычный запрос ответ

В итоге я грузил в модель последние 200 сообщений с постоянным обновлением списка, и делал сводку каждые 20 новых сообщений, тоесть всегда был контекст 200 сообщений, но пока вышло это не очень т.к. модель слабо понимает контекст, посмотреть можете тут, в закрепе то о чем разговаривают солана флиперы🤣
(там сообщения еще переведены, оригинал выходит на английском)

Локальные модели полезны, когда нужно обрабатывать данные без отправки в облако — для приватности или просто чтобы не зависеть от интернета. Подключение через Ollama позволяет работать быстрее и дешевле.

Возможно я попробую создать RAG для такой локальной AI (это что то вроде свежей базы данных на которой будет работать llm, объяснить за щитки ей)

🔐 EIP-7702 уже активен в сети Ethereum
Теперь вы своим кошельком можете одной подписью временно сделать кошелек — смарт-контрактом, а это выполнение любого кода по сути

Это открывает новые возможности:
🟢сессионные ключи
🟢оплата газа любыми токенами
🟢восстановление аккаунтов и кастомные действия

Но есть как по мне дыра

⚠️ Подписывая такую транзакцию, ты по сути разрешаешь выполнение любого кода от своего имени. Если в authorization_list закодирована вредоносная логика — она может:

🟠отправить ETH и токены
🟠дать approve/permit
🟠сделать delegatecall
🟠да что угодно

И всe это в одной транзакции, часто без нормальной расшифровки в интерфейсе кошелька — просто “Sign this transaction”

⚠️Это не permit и не мультиподпись — это исполнение полного кода с твоего адреса.

Поэтому не забываем про безопасность и пользуемся расширениями - я делал пост