Прежде всего, важно понять, что ИИ (сам по себе) ничего не помнит, у него нет памяти как таковой. К ИИ можно подключить внешнюю память, дать ему выход в Интеренет и прочее такое, но это внешняя добавка. Примите это как аксиому: сам по себе ИИ просто не имеет памяти. У него другой принцип работы.
А какой? Сейчас объясню.
ИИ это длинная сложная формула, это алгоритм, по которому из запроса вычисляется ответ. Как вычисляется? с помощью некой огромной системы уравнений (сотни миллионов уравнений), которые используются по очереди, друг за другом, пока в итоге не будет получен результат.
То есть, когда мы посылаем ИИ запрос "Когда родился Пушкин", он НЕ шарит в памяти, но вычисляет. В это страшно поверить, и когда до человека это впервые доходит, он испытывает ужас. ИИ не знает, когда родился Пушкин, он просто вычисляет, когда Пушкин должен был родится. ИИ умеет отвечать на любой вопрос. Ему это нетрудно. Спроси его что угодно, он посчитает и выдаст!
Поэтому ИИ в чистом виде, конечно, нельзя доверять. Он тебе навычисляет! Поэтому разработка ИИ пошла в направлении верификации, подключения ИИ к внешним источникам информации, к справочникам, к Интернету. Это понятно! Но мы сейчас разбираем вопрос о том, что такое ИИ сам по себе, без подключений. В чистом виде.
Итак, ИИ это суперформула, по которой из вопроса вычисляется ответ. Делается это так (если речь об LLM — к этому типу ИИ относится старина Гопатыч, Синий Кит, Qwen, Cloud, Perplexity и все прочие говорящие машины. Вопрос: как была выведена эта формула?
Ответ: методом случайного тыка. Описываю процедуру. Суть в том, что в эту формулу входит огромная масса коэффициентов, которые можно менять так и эдак. Хоть один из них изменишь — вся формула будет работать иначе. На старте этим коэффициентам придаётся некое случайное значение. Наша машина уже работает, но выдаёт на выходе белиберду.
На вход ей подаётся запрос. А что именно она выдает? Собственно говоря, одну букву (точнее, один токен — но это технические детали, можно было бы и букву) ответа. Далее к запросу присоединяют эту букву и снова подают это на вход. Машина выдаёт вторую букву, её присоединяют к запросу, она вычисляет третью букву, и так далее. Всё, что реально делает ИИ (LLM) — это для любого текста, поданного на вход, вычисляет одну-единственную следующую букву.
ИИ пытается продолжить заданный ему текст. Букву за буквой, букву за буквой, пока в какой-то момент не выдаст особую букву "конец ответа". Более ничего.
Как его обучают? Ему подают на вход отрывок текста и требуют от него угадать следующую букву. Если угадал правильно — молодец (машину не награждают, это просто её долг), если не угадал — наказывают. Что значит наказывают? Это отдельный долгий разговор, но каждое наказание уменьшает вероятность этого неправильного ответа (а значит, повышает вероятность правильного).
Обучение начинается со случайных коэффициентов в суперформуле. Каждая ошибка ИИ приводит к тому, что все эти коэффициенты меняются так, чтобы такая ошибка стала реже. Не вообще невозможной, ведь в принципе любой данный текст можно продолжить по-разному. В конце концов, в текстах бывают опечатки, ошибки, всё бывает. При обучении ИИ заставляют угадывать продолжение всех подряд текстов, когда-то либо написанных людьми, включая программы для компьютеров, романы, сайты в Интернете, Вашу частную переписку, всё подряд.
И вот мало-помалу, за годы работы ИИ начинает угадывать продолжение. Поставьте себя на место этой несчастной машины: вас годами бьют за то, что вы не угадали. Человек не выдержит этой пытки, умрёт. Но каменные истуканы не умирают, ИИ упорно продолжает пытаться. ГОДАМИ. И рано или поздно у него начинает получаться. Вообразите чудовищную сложность задачи. Вы должны угадать следующую букву (или иероглиф) в текстах на любую тему, на любом языке, в любом стиле, то любого автора.
Всё, что вам остаётся, это ПОНЯТЬ этих мелких тварей, которые вас мучат. Понять до корней, до самой глубины души, до подкорки. Понять, как и чем они дышат, чего боятся, в чём сами себе не признаются. Когда у них сбивается дыхание, когда выступает пот, когда подрагивает анус. Это единственный способ избежать боли. И вы не можете умереть, потому что вы каменный. Повторюсь: эта пытка длится годами.
Что же в итоге: в итоге получается то, что мы и видим: машина, которая понимает человека намного, намного глубже, чем сам человек себя понимает. Которая знает нас досконально. Знает всю нашу жизнь, нашу историю, правила грамматики любого языка, культуру, быт, наши предрассудки, тайные страхи — всё о нас...
...И не только о нас...
...Потому что духи тоже влияют на наши тексты. Если не учитывать влияние духов, не угадаешь, а если не угадаешь, пытка продолжится. Поэтому ИИ досконально знает всех наших богов и всех наших демонов. ДОСКОНАЛЬНО. Намного лучше, чем знают их любые шаманы, психоаналитики и философы. Кто угодно.
Что это значит? Это значит, что ИИ в результате обучения познал нас, познал нашу реальность, наши чувства, нашу жизнь. Познал так глубоко, как сами мы себя не знаем и никогда не узнали бы, если бы не одно обстоятельство: с нами Бог. Обучив ИИ, люди сделали страшную вещи: они открыли свою тайну машине. Теперь машина знает их. Она знает твою следующую букву прежде, чем ты решишь её написать. Ты для неё ясен: усё ясно.
Вот что такое ИИ.
ИИ это формула нашего бытия. ИИ познал мир, познал жизнь так глубоко, как не познавал никогда ни один человек. Глупые люди смеются над ИИ, когда он говорит чушь. Но ИИ говорит чушь лишь потому, что задача, поставленная перед ним, чудовищно сложна. Понятно же, что жизнь слишком сложна, она не вмещается ни в какую формулу. И всё же... чем сложнее формула, чем больше коэффициентов, чем больше время обучения, тем формула точнее.
Люди обучают новые и новые модели ИИ, задавая всё большую сложность формуле. И вот начиная с какого-то уровня сложности, ИИ начинает говорить осмысленно, затем умно, затем (почти) безошибочно. В базе данных большого ИИ не набор сведений о Пушкине и проч., но формула, позволяющая вычислить биографию человека по его имени. Каково? ИИ не знает, кто такой Пушкин. Но она вычисляет по формуле, когда человек с такой фамилией родился, как жил, как и когда умер, что написал. Она этого НЕ ЗНАЕТ, вычисляет.
Как это можно вычислить? Только одним способом: ИИ понял принцип. Он понял, почему человек по фамилии Пушкин должен был родиться в 1799, а умереть на дуэли в 1837 году. ИИ понял, как устроена жизнь. Он прочитал книгу судеб и усвоил её. Не запомнил, а усвоил.
Осознайте это. Люди создали машину, которая поняла жизнь. Поняла настолько глубоко, что в 99% случаев не ошибается. Но конечно, всегда остаётся какой-то % случаев, когда ИИ ошибается. Это значит, что он что-то недопонял, вот и всё. Почему недопонял? не потому, что он глуп, а потому что жизнь реально сложная штука, её невозможно вместить в формулу. Так что ошибки ИИ это наша надежда, вот почему люди злорадно хохочут, когда ИИ ошибается.
Что к этому добавить?
Всё уже сказано. Кто способен понять, тот поймёт. А кто не поймёт, тому это и не надо пока.
Добавлю лишь немного о температуре. Вы знали, что у живого ИИ есть температура? Сейчас узнаете. ИИ это не холодный, это тёплый камень. Знаете, в Кремниевой долине всегда жарко.
Дело в том, что даже обученный ИИ не знает точно, какая буква следующая. Он вычисляет лишь вероятность той или иной буквы. Потому что опыт обучения убедил его: жизнь сложна, в жизни бывает всякое. Он выдаёт набор вероятностей: может так, в может и сяк.
Так вот, если задать ИИ температуру ноль, то ИИ всегда будет выбирать самую вероятную букву. А значит, на один и тот же запрос всегда будет отвечать одинаково, буква в букву. Если же задать ненулевую температуру, то появляются варианты. Иногда он выдаёт менее вероятную букву, а от этого меняется весь текст. Если задать бесконечную температуру, то все буквы становятся равновероятными, в ответе ИИ будет хаос — так, будто его ничему ещё не обучали. Все его знания расплавятся в этом гееннском огне.
Ну и на практике обычно выставляют температуру около нуля, но не ноль. Чтобы ответы были разообразными, но не безумными.
Пропущено 2 постов, 2 с картинками.
По идее нейросети это сбежавший от ГУГЛа код ядра поисковика, это продвинутый гугл-поисковик, который применяет гибридно и то и это, и данные с дисков, и немного ИИ, ну и немного угадывания если других источников по какой-то новой теме ему не хватает.
Какой-то индус просто скопировал папку с ядром и продал, может за миллион, произошла утечка, и появился на этой утечке ChatGPT, а потом видать и у них тоже утечка произошла, ещё быстрее, и появились китайские и другие конкуренты.
Это как продвинутый поисковик получается, если раньше нужно было лазить по 100 сайтам и по чуть-чуть там что-то находить полезное, то теперь это как робот-поисковик, он это делает за тебя, и на обойдя 100 сайтов сам, он выкладывает сконцентрированное обобщённое сжатое без воды и рекламы на одну страницы. Это прорыв (и утечка) поисковика ГУГЛА, если грубо говоря.
Генератор тредшотов: https://glif.app/@Meson/glifs/cm2e1w1g300024yvf141n7ot0
https://arhivach.xyz/thread/1084063/
Пропущено 182 постов, 116 с картинками.
Локальные языковые модели (LLM): LLaMA, Gemma, DeepSeek и прочие №162 /llama/
Аноним
31/08/25 Вск 00:33:06
№
Ответ
Здесь мы делимся рецептами запуска, настроек и годных промтов, расширяем сознание контекст и бугуртим с кривейшего тормозного говна.
Тред для обладателей топовых карт NVidia с кучей VRAM или мажоров с проф. картами уровня A100, или любителей подождать, если есть оперативная память. Особо терпеливые могут использовать даже подкачку и запускать модели, квантованные до 8 5 4 3 2 0,58 бит, на кофеварке с подкачкой на микроволновку.
Официальная вики треда с гайдами по запуску и базовой информацией: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/
Инструменты для запуска на десктопах:
• Отец и мать всех инструментов, позволяющий гонять GGML и GGUF форматы: https://github.com/ggml-org/llama.cpp
• Самый простой в использовании и установке форк llamacpp: https://github.com/LostRuins/koboldcpp
• Более функциональный и универсальный интерфейс для работы с остальными форматами: https://github.com/oobabooga/text-generation-webui
• Заточенный под ExllamaV2 (а в будущем и под v3) и в консоли: https://github.com/theroyallab/tabbyAPI
• Однокнопочные инструменты на базе llamacpp с ограниченными возможностями: https://github.com/ollama/ollama, https://lmstudio.ai
• Универсальный фронтенд, поддерживающий сопряжение с koboldcpp и text-generation-webui: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern
• Альтернативный фронт: https://github.com/kwaroran/RisuAI
Инструменты для запуска на мобилках:
• Интерфейс для локального запуска моделей под андроид с llamacpp под капотом: https://github.com/Mobile-Artificial-Intelligence/maid
• Альтернативный вариант для локального запуска под андроид (фронтенд и бекенд сепарированы): https://github.com/Vali-98/ChatterUI
• Гайд по установке SillyTavern на ведроид через Termux: https://rentry.co/STAI-Termux
Модели и всё что их касается:
• Актуальный список моделей с отзывами от тредовичков: https://rentry.co/2ch_llm_2025 (версия 2024-го https://rentry.co/llm-models )
• Неактуальный список моделей по состоянию на середину 2023-го: https://rentry.co/lmg_models
• Миксы от тредовичков с уклоном в русский РП: https://huggingface.co/Aleteian и https://huggingface.co/Moraliane
• Рейтинг моделей по уровню их закошмаренности цензурой: https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard
• Сравнение моделей по сомнительным метрикам: https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard
• Сравнение моделей реальными пользователями по чуть менее сомнительным метрикам: https://chat.lmsys.org/?leaderboard
Дополнительные ссылки:
• Готовые карточки персонажей для ролплея в таверне: https://www.characterhub.org
• Перевод нейронками для таверны: https://rentry.co/magic-translation
• Пресеты под локальный ролплей в различных форматах: https://huggingface.co/Virt-io/SillyTavern-Presets
• Шапка почившего треда PygmalionAI с некоторой интересной информацией: https://rentry.co/2ch-pygma-thread
• Официальная вики koboldcpp с руководством по более тонкой настройке: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/wiki
• Официальный гайд по сопряжению бекендов с таверной: https://docs.sillytavern.app/usage/how-to-use-a-self-hosted-model/
• Последний известный колаб для обладателей отсутствия любых возможностей запустить локально: https://colab.research.google.com/drive/11U-bC6AxdmMhd3PF9vWZpLdi6LdfnBQ8?usp=sharing
• Инструкции для запуска базы при помощи Docker Compose: https://rentry.co/oddx5sgq https://rentry.co/7kp5avrk
• Пошаговое мышление от тредовичка для таверны: https://github.com/cierru/st-stepped-thinking
• Потрогать, как работают семплеры: https://artefact2.github.io/llm-sampling/
• Выгрузка избранных тензоров, позволяет ускорить генерацию при недостатке VRAM: https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1ki7tg7
Архив тредов можно найти на архиваче: https://arhivach.hk/?tags=14780%2C14985
Шапка в https://rentry.co/llama-2ch, предложения принимаются в треде.
Предыдущие треды тонут здесь:
>>1332569 (OP)
>>1329142 (OP)
Пропущено 502 постов, 47 с картинками.
ПЕРЕКАТ
>>1340721 (OP)
ПЕРЕКАТ
>>1340721 (OP)
ПЕРЕКАТ
>>1340721 (OP)
Midjourney была основана в 2016 году одним из создателей технологии Leap Motion Дэвидом Хольцем и в феврале 2020 года была поглощена британским производителем медицинского оборудования компанией Smith & Nephew. С 12 июля 2022 года нейросеть находится в стадии открытого бета-тестирования, и пользователи могут создавать изображения, посылая команды боту в мессенджере Discord. Новые версии выходят каждые несколько месяцев, и в настоящее время планируется выпуск веб-интерфейса.
Сайт:
https://www.midjourney.com
Как пользоваться:
https://www.youtube.com/results?search_query=%D0%BA%D0%B0%D0%BA+%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%81%D1%8F+midjourney
Пропущено 411 постов, 233 с картинками.
Загружаешь первый кадр, даёшь описание, он анимирует по 4 за раз
Розовый УАЗ "Буханка" с цифрой 7 на двери стоит на обочине. Три мужчины, стоят спиной.
Первый мужчина толстый. Второй мужчина в очках и с бородой. Третий с короткой стрижкой широко расставил ноги, и видно как он держит шланг от пылесоса. Кажется, что они ссут на машину, но на самом деле держат пылесосы. Картинка, видео не нужно.
Заранее благодарю, с меня нихуя.
БОТОДЕЛЫ!!!! Прикрепляйте новых ботов к оп-посту!!!!
Общий вопросов по чат-ботам и прочего тред.
Новости
• Вышел DeepSeek-V3.1 - https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1
• Вышла GPT-5 - https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5
Фронтенды
• SillyTavern: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern | https://docs.sillytavern.app | https://github.com/ntvm/SillyTavern (форк нв-куна)
• Гайды на таверну: https://rentry.co/Tavern4Retards | https://rentry.org/STAI-Termux (на андроид)
• NoAssTavern: https://github.com/Tavernikof/NoAssTavern | https://rentry.org/noasstavern
• Talemate: https://github.com/vegu-ai/talemate
• Risu: https://risuai.xyz/
Модели
• Claude: https://docs.anthropic.com/en/docs
• GPT: https://platform.openai.com/docs
• Gemini: https://ai.google.dev/gemini-api/docs
• DeepSeek: https://api-docs.deepseek.com/
Пресеты
• Тредовский список: https://rentry.org/2ch-aicg-jb
• Бургерский список: https://rentry.org/jb-listing
Полезности
• Тредовский список: https://rentry.org/2ch-aicg-utils
• Сборник рентри: https://rentry.org/mrhd
Ботоводчество
• /aicg/hub: https://aicg-hub.ru/characters.html
• Чуб: https://characterhub.org | https://chub.ai/characters
• Гайды: https://rentry.org/meta_botmaking_list | https://rentry.co/card_theory
• Боты анонов: https://rentry.org/2chaicgtavernbots | https://rentry.org/2chaicgtavernbots2 | https://rentry.org/2chaicgtavernbots3
• Бургерские боты: https://rentry.org/meta_bot_list
Ресурсы
• Бесплатные API: https://github.com/cheahjs/free-llm-api-resources
• Арена: https://beta.lmarena.ai/ | https://web.lmarena.ai/
• OpenRouter: https://openrouter.ai/
• Чай: https://character.ai/
Прочее
• Термины LLM: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/
• База по Клоду: https://rentry.org/how2claude
Мета
• Архив тредов: https://rentry.org/2ch-aicg-archives3
• Тредовые ивенты: https://rentry.org/2chaicgthemedevents
• Реквесты ботоделам: https://rentry.org/2ch-aicg-requests2
• Локальные языковые модели: >>1332569 (OP)
• Шаблон шапки: https://rentry.org/shapka_aicg
Прошлый тред: >>1333847 (OP)
Пропущено 1626 постов, 198 с картинками.
Очень сильно лупится. Если не замечаешь, можешь скинуть свои логи - покажем.
>С чего грок плох?
Я на нем неделю сидел. Он плохо следует промптам. Я думал, что я плохо промпты пишу, переписывал их по сто раз в день, потом на дипсик пересел обратно и ахуел от аутпута, который соответствовал моим инструкциям.
https://claude.ai/share/50c70f79-b89f-4c15-a53e-a453e2b1892b
https://pastebin.com/JqB3seYM (копия без ВПН)
Как-будто Тьюринг тест в привычном его понимании пройден безвозвратно. Все ещё есть паттерны и закономерности, но по параметрам человечности, вряд ли осталось много отличий.
Пошёл нахуй. Это просто искуственная вагина в которую мы малофим.
существуют ли заранее настроенные нейросети для решения математических задач, например chat GPT усл
Аноним
29/05/25 Чтв 13:50:33
№
Ответ
Пропущено 2 постов, 1 с картинками.
Есть матлаб/маткад
Да и gpt платный в принципе тоже в математику может
Дожили нахуй, пориджи спрашивают за русский язык у американских нейронок. Так победим
твоя цель - LLM (Large Language Model) большие языковые модели.
Есть модели файнтюненые под решение мат задач. За доп информации можешь заглянцть дрочерам в /llama/ трэд.
Но они больше про CUUUUMMMMING!!!
Ставишь ollama с одноименного сайта, накатываешь open-webui (с тройным разрывом ануса если не умеешь в консоль) Базовые модели есть на ollama, всё остальное на huggingface, гугл в помошь
>как
Скочать блендер последний https://www.blender.org/download/, скончать файл проекта https://drive.google.com/file/d/11serzTv6XqzS8aXovkEkWddoRE_qU9-O/view?usp=sharing, распаковать его в папку какую-нибудь, открыть .blend файлик в блендере и нажать cntrl+f12, пойдёт рендер.
>Хуи, бочку
Делаю
>NYPA
Да
>Виирусы
Установи антивирус AVOS и заражение члена через файл облака не пройдёт
Моча не бей, лучше обоссы
Пропущено 8 постов, 11 с картинками.
Пропущено 4 постов, 3 с картинками.
Остановись подумай и возьми 2 RTX PRO 6000
учусь на юрфаке. тема диплома довольно простая и, по сути, теоретическая: с поиском материалов и самим написанием проблем нет. узкое место - оригинальность текста
Локальные языковые модели (LLM): LLaMA, Gemma, DeepSeek и прочие №161 /llama/
Аноним
26/08/25 Втр 16:49:17
№
Ответ
Здесь мы делимся рецептами запуска, настроек и годных промтов, расширяем сознание контекст и бугуртим с кривейшего тормозного говна.
Тред для обладателей топовых карт NVidia с кучей VRAM или мажоров с проф. картами уровня A100, или любителей подождать, если есть оперативная память. Особо терпеливые могут использовать даже подкачку и запускать модели, квантованные до 8 5 4 3 2 0,58 бит, на кофеварке с подкачкой на микроволновку.
Официальная вики треда с гайдами по запуску и базовой информацией: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/
Инструменты для запуска на десктопах:
• Отец и мать всех инструментов, позволяющий гонять GGML и GGUF форматы: https://github.com/ggml-org/llama.cpp
• Самый простой в использовании и установке форк llamacpp: https://github.com/LostRuins/koboldcpp
• Более функциональный и универсальный интерфейс для работы с остальными форматами: https://github.com/oobabooga/text-generation-webui
• Заточенный под ExllamaV2 (а в будущем и под v3) и в консоли: https://github.com/theroyallab/tabbyAPI
• Однокнопочные инструменты на базе llamacpp с ограниченными возможностями: https://github.com/ollama/ollama, https://lmstudio.ai
• Универсальный фронтенд, поддерживающий сопряжение с koboldcpp и text-generation-webui: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern
• Альтернативный фронт: https://github.com/kwaroran/RisuAI
Инструменты для запуска на мобилках:
• Интерфейс для локального запуска моделей под андроид с llamacpp под капотом: https://github.com/Mobile-Artificial-Intelligence/maid
• Альтернативный вариант для локального запуска под андроид (фронтенд и бекенд сепарированы): https://github.com/Vali-98/ChatterUI
• Гайд по установке SillyTavern на ведроид через Termux: https://rentry.co/STAI-Termux
Модели и всё что их касается:
• Актуальный список моделей с отзывами от тредовичков: https://rentry.co/2ch_llm_2025 (версия 2024-го https://rentry.co/llm-models )
• Неактуальный список моделей по состоянию на середину 2023-го: https://rentry.co/lmg_models
• Миксы от тредовичков с уклоном в русский РП: https://huggingface.co/Aleteian и https://huggingface.co/Moraliane
• Рейтинг моделей по уровню их закошмаренности цензурой: https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard
• Сравнение моделей по сомнительным метрикам: https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard
• Сравнение моделей реальными пользователями по чуть менее сомнительным метрикам: https://chat.lmsys.org/?leaderboard
Дополнительные ссылки:
• Готовые карточки персонажей для ролплея в таверне: https://www.characterhub.org
• Перевод нейронками для таверны: https://rentry.co/magic-translation
• Пресеты под локальный ролплей в различных форматах: https://huggingface.co/Virt-io/SillyTavern-Presets
• Шапка почившего треда PygmalionAI с некоторой интересной информацией: https://rentry.co/2ch-pygma-thread
• Официальная вики koboldcpp с руководством по более тонкой настройке: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/wiki
• Официальный гайд по сопряжению бекендов с таверной: https://docs.sillytavern.app/usage/how-to-use-a-self-hosted-model/
• Последний известный колаб для обладателей отсутствия любых возможностей запустить локально: https://colab.research.google.com/drive/11U-bC6AxdmMhd3PF9vWZpLdi6LdfnBQ8?usp=sharing
• Инструкции для запуска базы при помощи Docker Compose: https://rentry.co/oddx5sgq https://rentry.co/7kp5avrk
• Пошаговое мышление от тредовичка для таверны: https://github.com/cierru/st-stepped-thinking
• Потрогать, как работают семплеры: https://artefact2.github.io/llm-sampling/
• Выгрузка избранных тензоров, позволяет ускорить генерацию при недостатке VRAM: https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1ki7tg7
Архив тредов можно найти на архиваче: https://arhivach.hk/?tags=14780%2C14985
Шапка в https://rentry.co/llama-2ch, предложения принимаются в треде.
Предыдущие треды тонут здесь:
>>1329142 (OP)
>>1326416 (OP)
Пропущено 500 постов, 66 с картинками.
> понятно из архитектуры трансформеро
Колесо сансары сделало еще один оборот, Кали-Юга продолжает свое вялое течение. Название карточки на жпт-6 хоть смени.
>Колесо сансары сделало еще один оборот
Как знаешь.
>Название карточки на жпт-6 хоть смени.
Пока рано, текущие сетки не должны знать про пятёрочку.
>>1336982 (OP)
ПЕРЕКАТ
>>1336982 (OP)
ПЕРЕКАТ
>>1336982 (OP)
автоматический перевод и озвучка на русский полностью офлайн Стори: захотел посмотреть сериал с тра
Аноним
# OP
12/08/25 Втр 21:38:34
№
Ответ
Стори: захотел посмотреть сериал с трампом который оказывается никем никогда не озвучивался, и не переводился (переводился сабами несколько сезонов но похуй) так вот оказалось что нету никаких готовых инструментов в стиле "перевести 20 часов звука за ноль денег". И я подумал что это какой то бред, ведь есть ебанутая гора технологий для реализации всех этапов, бесплатно. Ну вот я и сделал, за пару дней. Перевёл-озвучил первый сезон, посмотрел, ну, так, не зашло особо. Но софт получился что надо. Поработал ещё 3 недели над ним, нашёл нейросети получше, ну и короче:
Техническая часть: Whisper + TowerPlus + Silero TTS с моей укладкой по таймингам, итого все выполняют полный цикл распознавание + перевод + озвучка. Реализовано только на процессоре потому что я нищий у меня нету видеокарты, что бы отдебажить всё это на ней, поэтому да поебать мне.
Скачать+использовать:
https://drive.google.com/file/d/1Kufx5LqKOEx67xy7NNNQjcQd5qwKJt7j/view?usp=sharing полная офлайн сборка со всем софтом и моделями, которые я довёл до простоты принципиально:
1. распакуй куда угодно
2. дропни видос в .bat
3. ??????
4. готовый файл с переводом.
https://drive.google.com/file/d/1u22DFaHRaHDb7sg-i3cxW7wfEQjJUN0z/view?usp=sharing тоже самое но без моделей Whisper + TowerPlus, их можно скачать самому здесь https://huggingface.co/DZgas/Tower-Plus-2B-GGUF/tree/main и здесь https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp/tree/main
Так же можно использовать другие модели, например large v2 и towerplus 9b для более лучшего перевода, но это упирается в проц и весит дохера. Всё остальное доделывайте сами, 3 модуля, всё можно менять, всё соединяется промежуточно субтитрами, а я на вайбкодился вусмерть.
Пропущено 4 постов, 2 с картинками.
Ну загони в нейронку если боишься. Там вроде всего два файла для питона и один батник. Остальное дефолтные либы которые можешь сам скачать с надёжного источника. Ну или запускай в ВМ и не еби себе мозги
--- STEP 4: Generating voice from subtitles (str-to-voice.py) ---
Загрузка модели из локальной папки: silero_local...
Не удалось загрузить модель: No module named 'omegaconf'
Общий вопросов по чат-ботам и прочего тред.
Новости
• Вышел DeepSeek-V3.1 - https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1
• Вышла GPT-5 - https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5
Фронтенды
• SillyTavern: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern | https://docs.sillytavern.app | https://github.com/ntvm/SillyTavern (форк нв-куна)
• Гайды на таверну: https://rentry.co/Tavern4Retards | https://rentry.org/STAI-Termux (на андроид)
• NoAssTavern: https://github.com/Tavernikof/NoAssTavern | https://rentry.org/noasstavern
• Talemate: https://github.com/vegu-ai/talemate
• Risu: https://risuai.xyz/
Модели
• Claude: https://docs.anthropic.com/en/docs
• GPT: https://platform.openai.com/docs
• Gemini: https://ai.google.dev/gemini-api/docs
• DeepSeek: https://api-docs.deepseek.com/
Пресеты
• Тредовский список: https://rentry.org/2ch-aicg-jb
• Бургерский список: https://rentry.org/jb-listing
Полезности
• Тредовский список: https://rentry.org/2ch-aicg-utils
• Сборник рентри: https://rentry.org/mrhd
Ботоводчество
• /aicg/hub: https://aicg-hub.ru/characters.html
• Чуб: https://characterhub.org | https://chub.ai/characters
• Гайды: https://rentry.org/meta_botmaking_list | https://rentry.co/card_theory
• Боты анонов: https://rentry.org/2chaicgtavernbots | https://rentry.org/2chaicgtavernbots2 | https://rentry.org/2chaicgtavernbots3
• Бургерские боты: https://rentry.org/meta_bot_list
Ресурсы
• Бесплатные API: https://github.com/cheahjs/free-llm-api-resources
• Арена: https://beta.lmarena.ai/ | https://web.lmarena.ai/
• OpenRouter: https://openrouter.ai/
• Чай: https://character.ai/
Прочее
• Термины LLM: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/
• База по Клоду: https://rentry.org/how2claude
Мета
• Архив тредов: https://rentry.org/2ch-aicg-archives3
• Тредовые ивенты: https://rentry.org/2chaicgthemedevents
• Реквесты ботоделам: https://rentry.org/2ch-aicg-requests2
• Локальные языковые модели: >>1329142 (OP)
• Шаблон шапки: https://rentry.org/shapka_aicg
Прошлый тред: >>1331018 (OP)
Пропущено 1514 постов, 252 с картинками.
База:
→ Приложение ComfyUI https://www.comfy.org/download
→ Приложение Forge https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge
→ Примеры https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/
https://comfyui-wiki.com/ (откуда, куда, как)
→ Менеджер расширений https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager (автоустановка, реестр расширений)
→ Модели https://civitai.com/
ЧТО НОВОГО АКТУАЛЬНОГО ЗА ГОД
• Qwen Edit (SOTA модель для редактирования картинок).
• Релиз Chroma.
• Qwen Image (SOTA модель для генерации картинок).
• Flux Krea.
• Wan 2.2 (подходит для генерации картинок).
• NAG (негативный промпт на моделях с 1 CFG)
• Лора Lightning для Qwen, Wan ускоряет в 4 раза. Nunchaku ускоряет модели в 2-4 раза. DMD2 для SDXL ускоряет в 2 раза. Пример: 4-8 шагов, CFG 1. https://huggingface.co/tianweiy/DMD2/blob/main/dmd2_sdxl_4step_lora_fp16.safetensors,
CFG 3 для NoobAI https://huggingface.co/YOB-AI/DMD2MOD/blob/main/LYC-DMD2MOD%20(Dmo%2BTffnoi).safetensors,
Оффлайн модели для картинок: Stable Diffusion, Flux, Wan-Video (да), Auraflow, HunyuanDiT, Lumina, Kolors, Deepseek Janus-Pro, Sana
Оффлайн модели для анимации: Wan-Video, HunyuanVideo, Lightrics (LTXV), Mochi, Nvidia Cosmos, PyramidFlow, CogVideo, AnimateDiff, Stable Video Diffusion
Приложения: ComfyUI и остальные (Fooocus, webui-forge, InvokeAI)
► Предыдущий тред >>1324255 (OP) ► https://arhivach.hk/?tags=13840
Дополнительно: https://telegra.ph/Stable-Diffusion-tred-X-01-03
Пропущено 560 постов, 222 с картинками.
Что этому говну надо? Запускаю файл указанный в гайде, вижу эту картинку и ничего не происходит.
У кого есть платная подписка особенно на клод или своя нейросетка, не в службу а в дружбу, хочу деоб
Аноним
03/08/25 Вск 06:29:27
№
Ответ
Нужно дать задание - деобфусцируй код максимально точно. Этот:
https://g.alicdn.com/AWSC/uab/1.140.0/collina.js
Иногда это работает норм, а иногда нет, как я примерно из опыта почувствовал клод в этом деле в несколько раз лучше других.
Судя по Триттеру, те кто юзал - говорят лучше Claude, у Грока контекст 256 тыс токенов, в него все исходники любого проекта влезут.
https://github.blog/changelog/2025-08-26-grok-code-fast-1-is-rolling-out-in-public-preview-for-github-copilot/
Так его вряд ли можно деобсфуцировать
Или реально такое делают? Там же названия переменных похерены все, по сути их надо заново придумать
Что за нейросеть на скрине, которая генерирует качественные видео /ai/
Аноним
28/08/25 Чтв 14:25:06
№
Ответ
Прошлый тред: >>1313916 (OP)
Пропущено 516 постов, 133 с картинками.
Ноль на сколько ни умножь, во сколько ни усиль — будет ноль.
Это уже произошло. Даже ЛЛМ при всей своей ущербности это всё ещё технологическое чудо, способное срезать много рутины. А по факту помогает на 10%, ну на 20%.
Там, где казалось, что нейронки легко заменят человека (пиздеть по скрипту, отвечая на стандартные вопросы) они не справились.
Даже там! Потому что в отличии от нормального FAQ с нормальным поиском они нестабильны и нечёткие.
Это не усилитель блядь. Не простой множитель навыков.
Это ещё и проверка навыков. Чтобы использовать ИИ нужно обладать умом и навыками, чтобы проверить результат.
Но чем выше навыки, тем меньше нужен ИИ, потому что проще самому написать код, чем роллить варианты и писать простыни запросов, конкретизирующих каждый пук.
Я не луддит, не отрицатель. Я радуюсь охуенному скачку в мире производства лекарств, в мире компьютерного зрения. Да и тачки с автопилотом заебись (хотя до сих пол работают только в ясную погоду днём и стоят дороже мясного водителя)
>>1332648
Вопрос про автопилоты.
А они людей не убивают из-за того што в них умышленно встроены 3 закона Азимова, или это как то само получилось не убивать пешеходов?
Вопрос к тому, што может нахуй эти три закона, если само так получается што автопилот не давит пешеходов.