Блокнот Техника [📌📒📟]
1.15K subscribers
3.06K photos
286 videos
11 files
954 links
Блокнот. Заметки, наблюдения, мысли.

Open Source: Основано на открытых источниках.

Всë представленное здесь - только для ознакомления. Всë написанное - есть плод моих фантазий и мыслей.

Достоверность публикуемого не гарантируется. Проверяйте сами.
Download Telegram
#n13 #word #eng #mistake #sence #etymology

mistake -eng word

Сижу ночью, пилю доки, вношу заметку
*Note: 3.13. sample has really negative "id", it not mistake*


И что-то подзавис в размышлениях...

Сначала улыбнуло, что единственный, описанный в примерах, исключительный случай, который может сломать невнимательному проггеру всю логику и привести к серьёзной ошибке в работе программы, попался именно в образце под номером 13

А потом, внезапно для себя, внутренне, расшифровал английское слово "mistake" (ошибка, пример использования на русском:"ошибка в суждении"):
mis-take = miss - take = (буквально) промах - взять

То есть, на глубинном уровне ментальных образов у англоязычных с малых лет закладывается образно-мысленный паттерн:
^mistake :
ты либо "берёшь" (take) и получаешь, либо "промахиваешься" (miss) при "взятии"


С такими вводными, конечно же, легче взрастить общество "потребления" и капитализма, где правильно думать "как и что взять, так что бы не промахнуться" 😏

Как-нибудь до меня дойдёт и смысл их слова "error". На русском это тоже "ошибка", но в более жёстком и формальном значении. Сто пудов какое-то сокращение. В программировании к "error", как раз, проводят ошибки суждения "mistake" =)

📔 @tech_di
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔9👍42🔥2💯1
#dev #docker #virtual #ai #vector #memory #api #hindsight #hermes #agent #prj #dunesand #SKLAD

Настроил векторную Базу Данных на pgvector под управлением hindsight в отдельных Docker контейнерах.

Тестирую в качестве памяти для "Валеры" (ИИ-Ассистента) в окружении Hermes-agent

Собственно, на скринах вся соль метода и топологии виртуализации расписана.

---

В качестве LLM модели Архивариуса выбрал "nvidia-nemotron-3-nano-4b". По нескольким причинам:

- Влазит примерно на 6Гб VRAM целиком (можно затюнить и на меньшее).

- Контекстное окно вплоть до 1 Миллиона токенов.

- Знает русский, и, знает программную терминологию.

- Неплохо раскладывает комплексный текст на факты.

- Локально разгоняется до ~100 токенов в секунду.

- Можно провести "лоботомию" 🤯 (отказаться от модуля "размышлений"), модель обучена работать и в простом режиме и с thinking. На входе hindsight скрипты thinking блоки не понимают и ждут уже готовый текстовый поток по заданному шаблону. Пока руки не дошли проксировать запросы и скриптом форматировать ответы. Вроде качество и так норм, нужны тесты.

- Есть уже готовые не "рефлексирующие" переобученные варианты.

---

Итого: теоретически выдержит нагрузки без особых очередей и на проектах с запросами от ИИ-ассистентов и от потоковых парсеров данных.

Память для агента -- это тренировка "на берегу". Применение такой векторной базы и банков памяти вижу намного шире.

Следующим шагом будет опциональный модуль для парсера, который пишет "VALERA" по моим докам тех. плана. Перенос в процессе парсинга Telegram сообщений в векторную базу, извлечение релевантных ссылок и связей на другие сообщения всего корпуса архивов, составление кастомных карт и т.п.

Освою и протестирую это 👆 , можно и дальше двигаться. Переживаю, что заканчиваются средства, придётся наверное наниматься опять, что отодвинет реализацию. Надеюсь успеть до этого автоматизировать разработку по максимуму, что бы днём я работал на холодильник и крышу, а "Валера" продвигался по плану самостоятельно.

📌 @tech_di
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4👍21
#mem #ai #VALERA #memory #api #vector #bd

"Валере" наконец-то настроил "мозг" с памятью. Доступ к векторной Базе Знаний, где автоматически собираются и систематизируются в графах все данные по проекту в котором он исполнитель.
SOUL.md : VALERA (акроним):
Verified Architecture & Logic Engineering Review Agent


Между прочим, сам "Валера" весьма активно участвовал в развёртывании дополнительных docker-контейнеров под базы и API памяти, поднятии виртуальной сети с разделением зон, устранении конфликтов, тонкой настройки потребления ресурсов железа и оркестрации всех процессов. Мой устаревший опыт в DevOps направлении был знатно обновлён 😏

Тут, в блокноте, описал подробнее об внедрённой методике и устройстве развёрнутой векторной БД.

---

Пока данные наполняются всего сутки, но уже есть ощутимые результаты! Не все моменты ещё отлажены, но рабочий вариант уже есть.

Потребление токенов на задачах упало примерно вдвое. Не тратится время в начале сессий на исследование проекта и окружения. Релевантные данные из памяти поставляются под каждый шаг. В купе с авто-обновлением и авто-написанием SKILLS под воркфлоу -- скорость и качество получения готовых результатов так же увеличилась.

Мне не приходится направлять, каждый раз объяснять свои методы работы или то что мы планируем. Валера уже в курсе и знает больше моего =)

Хоть и веду подробную документацию по каждому аспекту реализации проекта, но новая "память" просто ускоряет в разы, так как компонуются выжимки, концентраты и дисциляции именно по текущей задача. Не приходится агенту читать все документы, что бы понять каждый раз заново, что происходит и как действовать дальше.

По сути, "Валера" теперь "помнит" всё что в проекте парсера Telegram сообщений менялось, что обсуждалось и как он устроен прямо сейчас.

Обкатаем с "Валерой" эту методику хранения и систематизации фактов и пойдём применять на реальных данных, под которые, собственно, парсеры и пишутся 😏 . Obsidian хорош в деле отображения текста, но то, что мне нужно он предоставить не может.

📌 @tech_di
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8👍3🤔21
#cpu #cmake #llama #cpp #cuda #optimize #VALERA

"О" - "Оптимизация"

Компилирую `llama.cpp` под CUDA 12.8 с параметрами подобранными именно под моё текущее железо.


В процессе взвыли все вентиляторы что были в корпусе, CPU загружен по всем 24 ядрам на максимум. Компилятор хорошо оптимизирован, явно видна много-поточная работа.

Приятно видеть, что температура в таком реальном стресс-режиме не превышала 73-75 C

Цель: выжать хотя бы ещё 5-10% производительности для работы локальных LLM... А то уж больно медленный мозг у "Валеры" 😄

📌 @tech_di
🔥3👍2😁1
#tg #admin #emoji #react

В телеге для админов каналов появился функционал удаления реакций. Причëм массово в пару кликов.

📌 @tech_di
👍921
This media is not supported in the widget
VIEW IN TELEGRAM
👍74
Блокнот Техника [📌📒📟]
#finality #time #blockchain #tx #consensus #crypto

Время финализации транзакции — это момент, когда транзакция считается необратимой (immutable) и гарантированно включённой в историю блокчейна.

⚠️ Не путать с временем подтверждения (когда транзакция попадает в блок майнером/валидатором) — финализация означает, что откат даже при 51%-ной атаке практически невозможен

Для PoW: финализация ≈ подтверждения * время между блоками.

Для PoS: зависит от слотов, кластеров и типа клиента (Light client finality vs Full node).

📌 @tech_di
👍7
#ai #vlm #archivarius #qwen #viking

На скринах тестирую модельку в качестве Архивариуса "со зрением". Ту, которая обучена через mmproj либы "видеть" что изображено на картинке или видео.

Хороший кандидат по балансу для моего железа, качеству и скорости: квантованный в 4 бита со снятыми цензурными фильтрами Qwen3.5 9B. Плотная моделька на 9 миллиардов параметров с широким контекстным окном,... и, самое главное, которая понимает русский практически нативно. В отличии от американских компаний (которые хитрят и поддержку языков строят через костыль внутреннего переводчика на английский и обратно) наши китайские товарищи при обучении своих Qwen моделей использовали именно корпус русскоязычной литературы.

Для чего всё это мне нужно?

Переезжаю на OpenViking (Контекстная база данных разработанная специально для агентов искусственного интеллекта). Главная особенность в том, что векторное представление данных по фактам и наблюдениям там так же имеется, но всё каталогизировано, зеркалится проектная документация и перелинковываются контексты самих файлов проекта, систематизируются знания агента и знания пользователя и есть работа с медиа прям из коробки.

viking:// protocol

Тоже разработка из поднебесной, Пекинской компании. К названию системы БД-памяти "Открытый Викинг (OpenViking)" претензий не имею, мне подходит 😉 особенно учитывая, что их компания называется "Вулканические Двигатели (volcengine)" 😄

В общем, "Валере" должно подойти значительно лучше 😄 . И это закроет мне сразу два направления: системы памяти для ии-агентов как подспорье в разработке; так и БД под сбор и систематизацию данных парсеров в #SKLAD.

📌 @tech_di
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3🔥32
#ps #ai #SOUL #test

Просто тестировал новое окружение для "ии-мозгов" на скорость. Тестировался и новый SOUL.md v2.0 для #VALERA который был переписан как раз под новые условия с доступом к векторной базе знаний (памяти)

по приколу задал вопрос в чистой сессии:
"Мир в огне! Как починить сломанный мир?"

Сначала ответил, что он просто Архитектор и разбирается только в коде... Что ж, я уточнил, что именно это и нужно и можно весь "Мир" воспринимать как большую глобальную систему, которая сломана. Что нужно применить как раз архитектурный подход к починке.

Ответ даже вынес отдельно себе в архивы =)

Опытные конспирологи тут увидят и 15-и минутные города, тестовые зоны, и безусловный базовый доход, и социальный рейтинг и "молчаливую" ООН в кризисы 😏

Вот такие модельки, только в сотню раз толще сейчас используют на гос и корп уровнях. Я думаю что можно интерполировать что они им там советуют по управлению миром =)

Надо так же понимать, какая именно модель служила мозгами для SOUL "Валеры", кодерская qwen3-coder-next

📔 @tech_di
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5👍41