avatar
Alpha Batcher

Підписки0Підписники (X)50,32тис.Дописи117Вподобання2,84тис.
avatar

Я думав, що маю 1M контексту в Codex. Потім я помітив, що мій Astra чат показує 172k використаних із 258k. У специфікації API Astra зазначено 1,05M токенів, але Codex за замовчуванням може використовувати менше вікно контексту. У моїй конфігурації за замовчуванням було 272 000 токенів. З урахуванням коефіцієнта 95% використовуваного вікна клієнта, це пояснює 258k, що відображається в додатку. Максимум у моєму локальному каталозі моделей — 872 000 токенів, що відповідає приблизно 828k використовуваного. У вашій конфігурації може бути інший ліміт, тому варто, щоб Codex перевірив це перед зміною. Одна з компромісних сторін: зберігання більшої історії в активному контексті може використовувати більше вашого ліміту. Підвищення верхньої межі саме по собі не означає, що кожен запит буде використовувати все вікно. Для Codex, увійденого через ChatGPT, немає окремого множника довгого контексту, але обробка більшої кількості токенів все одно враховується. Використання вашого власного ключа API підлягає ціноутворенню API. Якщо ви хочете найбільше вікно, яке підтримує ваша конфігурація, вставте це в Codex: --------------------------- "Збільште мій контекстний вікно Codex до максимального, яке підтримується моєю поточно обраною моделлю, акаунтом і клієнтом. Перевірте активну конфігурацію користувача, дотримуючись CODEX_HOME та будь-яких ефективних профілів або переозначень проекту. Визначте обрану модель та перевірте її клієнт-специфічний максимум за допомогою поточної авторитетної метаданих моделі. Розрізняйте default_context_window та max_context_window. Не припускайте 1M або жорстко кодуйте 872000. Якщо максимум не може бути перевірений, залиште налаштування незмінним і поясніть це. Зробіть резервну копію кожного файлу, який ви редагуєте. Збережіть не пов’язані налаштування, облікові дані, провайдера, модель, швидкість, зусилля мислення, видимість Ultra та політики дозволів. Ніколи не виводьте секрети. Встановіть model_context_window на підтверджений максимум у відповідному рівні конфігурації. У конфігурації користувача вона має бути верхнім ключем перед першим розділом. Оновлюйте існуючий ключ, а не дублюйте його. Перевірте наявність переозначень з вищим пріоритетом та дотримуйтесь керованих політик. Залиште автоматичне стиснення увімкненим. Окремо повідомляйте про наявний явний порог стиснення, а не вигадуйте новий порог. Не змінюйте каталози моделей чи не обходьте ліміти. Перевірте конфігурацію та переконайтесь, що змінилися лише передбачені налаштування. Не перезапускайте додаток чи не переривайте запущені завдання. Повідомте місце резервної копії, точні зміни та очікуваний використовуваний контекстний вікно. Використовуйте effective_context_window_percent, якщо метадані надають його. Надайте інструкції щодо перезапуску та перевірки. Розрізняйте збережене налаштування та реальний ліміт, повідомлений запущеним чатом." --------------------------- Псля завершення ваших активних завдань повністю закрийте та повторно відкрийте додаток, потім перевірте індикатор контексту. Якщо існуючий чат зберегає старий ліміт, перевірте новий чат.

avatar

Будь-хто з питанням тепер може проводити справжні дослідження за допомогою AIPOCH Open-Science. @aipoch_ai випустив версію 1.0.0 — відкриту платформу для штучного інтелекту, яка зберігає код і дані, що лежать в основі кожного результату. Ви задаєте питання звичайною мовою, а штучний інтелект виконує аналіз у одному середовищі. Кожен результат залишається пов’язаним з вхідними даними та кодом, які його створили, тому будь-хто може перевірити або запустити його знову. Це Apache 2.0, і ваші проекти залишаються на вашому власному комп’ютері. Є настільні додатки для Mac і Windows, а також підтримка Linux. Ви обираєте модель — від хмарних провайдерів до підписки на Claude або Codex. Дослідження передається у вигляді пакету .science, який інший користувач може відкрити та розширити. Мій улюблений приклад із галереї: бектестинг $10 000 у NVIDIA проти bitcoin, де кожен крок збережено в історії. https://t.co/Oq1koKdlX9 Він посідає перше місце у спільнотному рейтингу BiomniBench-DA Public 50 з результатом 79,05. У ASI-Bench B1 власні тести AIPOCH показали 79,35 — вище, ніж Codex на тій самій моделі. Препринт із повним описом .science https://t.co/2UBuP16Rie Поставте зірочку репозиторію та запустіть своє перше питання сьогодні вночі. https://t.co/p6qqQQHKtJ #AI4Science #OpenScience

avatar

NVIDIA та Arcee щойно пояснили, чому компанії перейшли на відкриті моделі 43 хвилини зі сцени AI Engineer World's Fair Вони хотіли модель, яку можна запускати самостійно і завжди мати до неї доступ Реєстрації Jev зараз призупинені, а відкриті копії, як Kev, вже працюють на GPU ноутбука Перегляньте це, а потім прочитайте повний посібник з запуску відкритих моделей Jev на вашому GPU нижче

avatar

LangChain вбудував Jev у свій власний агентний цикл і показав три завдання, які вони йому передали. У демонстрації LLM витрачав близько 5 секунд, щоб визначити, чи містить текст PII, а Jev відповів миттєво з точністю 98%. Отже, їхні агенти-програмісти можуть запитувати Jev, наскільки складним є завдання, і зберігати потужну модель для складніших випадків. Їхній проміжний ПЗ у автономному режимі запитує Jev, чи є виклик інструменту ризикованим, і блокує його в час виконання — перевірку, яку вона вимкнула, бо раніше була занадто повільною. Та сама модель оцінює відповідь агента за критеріями під час онлайн-оцінок: правильно, збігається з еталоном, обґрунтовано, посилається на джерело. Мій посібник вказує на цю налаштування як на джерела досліджень, з критерієм релевантності від 0 до 3 для 50 статей та чергою для перевірки викликів з низькою впевненістю. Він також перевіряє, які корисні статті фільтр тихо архівував. Перегляньте сесію, а потім отримайте стартовий шаблон та запити нижче.

avatar

vibe coding настільки швидкий, що ти можеш закінчити додаток, але все ще застрягнути на створенні відео, яке його пояснює. ось тут я б використав @videoclawapp, який публічно запускає свій настільний відео-агент. я б почав із постів, які вже дослідив і написав — там достатньо матеріалу, щоб перетворити його на відео. він об’єднує AI-редактора, генератор відео та створювач аватарів в одному додатку з чат-інтерфейсом. AI автоматизує складні завдання виробництва, а ви робите точні правки за допомогою простих запитів. я набагато радше попрошу його скоротити інтро, ніж витрачати весь обід на те, щоб зрозуміти, як це зробити. Саме цей діалог робить створення відео схожим на vibe coding. Ми вже бачили це з акриловими фарбами, Photoshop, Canva та AI-генерацією зображень: знижуєш бар’єр — і більше людей пробують створювати щось самостійно. Videoclaw приносить це до відео для засновників, розробників, маркетологів та всіх нас, хто має щось поділитися. Ви можете говорити мовою відео, навіть якщо у вас немає часу, навичок чи команди для самостійного виробництва. «content engineer» може стати абсолютно звичайною посадою для наступного покоління творців. Завантажте Mac-додаток за посиланням https://t.co/I7KYl3p1mA, підключіть ChatGPT або Claude та почніть надсилати запити. Незабаром з’являться і інші платформи. Публічна бета безкоштовна і включає $10 кредитів на AI-генерацію. Перші 300 користувачів отримають $50 кредитів.

avatar

Генеральний директор Replit, Амджад Масад: «Ми замкнули цикл і маємо агента всередині Replit, який постійно розвиває Replit Agent». Щоночі цей агент аналізує траси від користувачів Replit і створює pull request із змінами запитів для виявлених помилок та проблем з емоційним навантаженням. Кожен PR випускається як A/B-тест, і результат вирішує, чи Replit випустить зміну або відредагує її. 46 хвилин з Джейсоном Лемкіном із SaaStr, чий агент 10K самостійно надіслав листи 331 інвестору. Подивіться це, а потім скопіюйте загальний шаблон циклу з наведеного нижче посібника

avatar

Підліток вчиться водити за кілька десятків годин. Це працює, бо він увесь життя спостерігав, як речі падають і зіштовхуються одна з одною. Багато роботів починають з нуля такого досвіду і вчаться кожній задачі на тисячах повторюваних демонстрацій — те, що команда Odyssey називає «грубою силою». Odyssey-3 від @odysseyml вчиться подібно до підлітка. Це світова модель, навчена на величезній кількості візуальних даних з реального світу, тому спочатку вона засвоює причинно-наслідкові зв’язки та те, як поводяться люди. Потім кілька годин даних з конкретної машини достатні, щоб навчити її керуванню. У прев’ю один модуль керує гуманоїдом, керує роботизованими руками, водить автомобіль, пилотує дрон, грає у відеоігри та навчає інші ШІ. Вони називають це фізичним агентом, і він стане доступним для загального користувача протягом найближчих тижнів. Якщо цей підхід виявиться стійким, його вигода вийде набагато за межі демонстрацій. Машини зможуть брати на себе роботи, що ставлять людей під ризик, та допомагати з повсякденними завданнями, які стають складними з віком або інвалідністю. Я буду стежити за тим, як він впорається, коли люди поза командою отримають до нього доступ.

avatar

Інженер LangChain: «Якщо ви використовуєте 100 000 токенів, навіть якщо вони кешовані, це все ще 100 000 токенів». 50 хвилин про те, чому одна невелика задача агента постійно надсилає той самий контекст у кожному запиті. Manus викликає близько 50 інструментів за один запуск, і результати кожного з них передаються у наступний запит. Кешування зменшує швидкість використання цих токенів, але ніколи не зменшує їх загальну кількість. Уважно стежте за цим, а потім прочитайте наведене нижче керівництво щодо ціноутворення однієї завершеної задачі.

avatar

Я помітив акаунт karpathy у списку учасників EvoMap AutoResearch. Те, що привернуло мою увагу у випуску EvoMap, — як невдачі тестів вплинули на наступну спробу агента. https://t.co/7qWbs9v0xx

avatar

Більшість стейкінгу передбачає блокування з додатковими кроками. Cosmos Hub вимагає чекати 21 день, щоб розделегувати. Очередь виходу валідаторів ethereum вже тривала тижні, коли багато людей одночасно вирішили вийти. Sui працює з 24-годинними епохами. Стейкайте зараз — нагороди почнуться після наступної епохи. Відстейкайте — SUI стане ліквідним після наступної. Приблизно день у кожному напрямку. Це найкоротший цикл «туди-назад», який я коли-небудь бачив на великих PoS-ланцюгах, і це змінює розрахунки для малих позицій. Мінімальний стейк — 1 SUI. APR мережі зараз близько 1,47% і коливається залежно від умов у блокчейні. Стейкінг Sui є некустодійним. Ваші ключі залишаються у вашому гаманці, делегування відбувається у блокчейні, і ніхто, крім вас, не може перемістити ваші SUI. Отже, єдине справжнє рішення — це вибрати, якому валідатору ви делегуєте свій стейк. Валідатор, який вимкнеться або отримає слеш, втратить ваші нагороди. @HashKeyCloud керує валідаторами на 40+ ланцюгах у рамках HashKey Group, що має ліцензію в Гонконзі. Працює понад 5 років, 99,9% часу роботи, 0 слешів. Їхня комісія за Sui — 8%, на відміну від середньоринкової 9%, тому ви зберігаєте більше нагород, ніж з типовим валідатором. Якщо хочете спробувати: 1. Відкрийте Sui-гаманець (Slush або будь-який популярний) 2. Перейдіть до Earn, потім Staking, потім виберіть валідатора 3. Знайдіть HashKey Cloud 4. Введіть суму та підтвердьте Нагороди почнуться після наступної епохи — приблизно через день. Загальна сума стейку, поточний APY та кількість делегатів доступні тут: https://t.co/Oreh2KZX0J