Ну, кстати, на выходных еще сделал себе базу сообщений МАХ в SQLite, вложения и архив - на резервный диск.

Могу теперь прикрутить МАХ к Grok bot, делать нормальный поиск по сообщениям и пр.

Пока не тороплюсь - все-таки с таким контентом правильно работать через локальные модели. По крайней мере, будет корректно по отношению к собеседникам.

Meta представила новую фронтирную модель, но в Твиттерах особых восторгов нет. Скорее наоборот. Так что, Цукербергу и его младоИИ-шникам еще работать и работать.

Честно говоря, я теперь больше переживаю за Элона нашего Маска - учитывая, что сижу на подписке для Grok bot, было бы неплохо чтобы у SpaceXAI появилась топ-модель.

Заметьте, что специализированная юридическая модель работает на Flash, даже не на основной GLM. Ну так просто проще доучивать, дешевле.

Grok bot я доволен, могу рекомендовать, но для того, чтобы нормально с ним работать, я взял подписку на 30 баксов на Grok. Теперь буду видеть Х без рекламы и смогу работать с курсором, как когда-то давно. Норм, я тоже доволен.

Ну а Х - штука полезная, все новости сначала там, потом у нас в телеграм

Ну что, сегодня хороший день. Сначала юридическая GLM-5.3 (неожиданно, но очень любопытно). Теперь еще появился и Аргон 4 от Google - в моем эккаунте модель появилась.

Вместе с тем, Google Antigravity в России недоступен, и где можно программировать на Аргон по моей подписке (не по апи) пока непонятно. Если этот вопрос не решится - будет как чемодан без ручки..

Гугл пишет, что без региональных ограничений можно попробовать модель в курсоре (но там вроде все переходят на грок), или по подписке в опенкод. Правда нет никаких гарантий, что по такой подписке не получишь цену той же апи.

Ну и как вариант для экстремалов - работа через веб-интерфейс и обертку, если уж очень хочется попробовать, но баблоса жалко.

Надо пробовать эту модель в своем OCR (распознавание текста).

Особенно хорошо то, что Indra умеет автоматически читать текстовый слой цифрового PDF, а OCR применять только там, где слой отсутствует или плохой. Это дешевле и быстрее, чем прогонять каждую страницу через тяжёлую vision-модель. За счет этого и экономия по времени.

Если выбираете для себя decision модель - очень любопытный сайт
https://decisionmodels.io

Посмотрите, что вообще на рынке предлагают. Основная масса моделей на Qwen 3.8 27B или Gemma 4, но есть и приличные модельки на 9В или 4В - такие я себе смогу поставить локально

Как ни странно, есть и другие архитектуры, кроме LLM. В частности, RAG очень часто делается на другой архитектуре - BERT. А маленькие модельки типа той, о которой речь ниже, нужны для быстрой индексации содержания.

Бесплатный DeepSeek Flash. Для большинства ситуаций окна в 200К хватает, тот же ChatGPT даже после рассказов об увеличении окна продолжает автокомпакт на весьма низких уровнях. Так что круто, надо пользоваться

Ну, кстати, прикольно. Я в работе с ChatGPT использую
medium режим, но даже и он бесит своей медлительностью. Но зато расход токенов разумный. На той же Астре в том же режиме лимит уходит за день.

Было бы интересно сравнить разные режимы и разные модели.

Другое дело, что все православные решения, мягко говоря, очень дорогие

Еще немного новостей про decision модели.

Во-первых, Jev теперь мультимодальный - читает картинки. Интересно, даст ли эффект, если прикрутить его к распознаванию текстов и разрешения конфликтов, когда разные программы видят разное.. попробую.

Во-вторых, я слежу за компанией Subquadratic, которая все обещает рассказать всем как решила проблему квадратичного роста ресурсов при росте контекста (это основная проблема его ограничения).

Сейчас они выпустили аналог Jev и гововы принимать у него почти 400К токенов. Не знаю, будет ли это кому-то прямо полезно, но может быть и пригодится. Все жду от них "нормальной" LLM-ки