Teslak Notes

Напомню про этих няшек, которые много чего дают бесплатно и платно тоже Больше десяти изображений на анализ 4о — легко, только если не сильно большие Дают и порисовать в Flux Dev — в нем же даёт Mistral и Grok от Илона Маска в своей Авроре

Напомню про этих няшек, которые много чего дают бесплатно и платно тоже Больше десяти изображений на анализ 4о — легко, только если не сильно большие Дают и порисовать в Flux Dev — в нем же даёт Mistral и Grok от Илона Маска в своей Авроре.

А где разные дешёвые модели? 🤖 studio.nebius.ai [λ] lambdalabs.com/inference openrouter.ai Да, есть другие, но они дороже. Зато больше моделей, txt2img в том числе: fal.ai/models replicate.com/pricing together.ai/models Накидаю скриншотов в комментарии 🐳 вкусный, но сейчас не работает. Grok неоправданно дорогой, но даёт бесплатные $25. Нужны, когда GPT 4o-mini слишком дорогая или слишком слабая #нейро

✡️ Qwen Набор китайских моделей от Alibaba. LLM на уровне ДипСика. Есть API, но дорогое. Отличаются хорошим интерфейсом чата с большим функционалом. Местами работает странно: внутри артефактов генерируется только код, а в режиме ответа от нескольких моделей нельзя выбирать одинаковые модели. Создаёт изображения, видео (сейчас сломалось), ищет в интернете и смотрит в файлы. Есть папки и шейринг чата! ⚙️ Модели, их выбирать вверху: Qwen 2.5 Max По бенчмаркам соперничает с лучшими. По факту местами косячит. Хороша в языках, судя по моим опытам, заявлениям о мультиязычности и тренировке на 20 триллионах токенов (это много, у Ламы и ДипСика по 15 трлн. Хотя у Ламы много размечено руками). Пока контекст маленький — 32 000 токенов. Количество параметров не нашёл, скорее всего немного из-за традиционного фокуса на балансе. QVQ 72B 👁 Мультимодальная модель c цепочкой рассуждений, поддерживающая изображения (до 5 за раз). Есть 2.5 VL без цепочки, она быстрее, но в случае мультимодальности цепочка полезна потому, что они могут быть сильно глупее. Qwen2.5 14B Instruct 1M Маленькая, зато миллион токенов контекста. Если лень включать американский ВПН для 🍴 AI Studio с бесплатной Gemini, то можно её. Есть и другие. QwQ 32B — небольшая, но размышляющая и у которой 131 000 контекста, как и у 2.5 Plus. Весьма нишевая, зато бесплатно. #нейро

ДипСик дообучили своей R1 моделью Qwen и Llama на 1.5-70 млрд параметров, сделав их умнее Не хочу заостряться на маленьких нейросетях. Хотя у них много интересных сценариев использования вроде модерации, Mistral сделали готовый 🔨 инструментарий даже Малышки обещают становиться всё лучше: вот и вот

«История с реакцией рынков на новости о DeepSeek V3 и R1 — пример глупости, помноженной на дилетантизм и истеричную природу массового сознания в эпоху кликбейт-экономики» Основное: 📈 Близка к лучшим, но близость зависит от задачи, что ясно, если её поюзать. В ряде сценариев будет сильно хуже. Почти не тренировали на русском языке + тренировали недолго, на не самом объёмном и качественном наборе данных, на FP8 вместо FP32/16. Передовые LLM обучались не сильно дороже; 💰 Хороша ценой/качество; 🔓 Опенсорс, который, как и Llama, легче использовать и адаптировать под специфические задачи; 🚫 Не умеет распознавать 🖼 изображения напрямую, только через слабое распознавание символов; ✋ Не были взломаны хакерами, данные не слиты (наверное), уязвимость нашли пентестеры 🥸 В целом ДипСик молодцы, теперь 🤖 Перплексети предлагает использовать R1 бесплатно ‼️ 5 раз в день, а в Про подписку добавили o1, чего раньше не было. Кол-во поисков никто вслед не поднял до 50, жаль. UPD: you.com пишет про 80 источников, но не даёт их посмотреть. Подняли важную тему неэффективности ряда аспектов обучения моделей. ДипСик — не полноценная замена лучшим моделям, умеющим размышлять более широко и отлаженно, но хороший бесплатный помощник без необходимости в ВПН для РФ. #нейро

💡💡💡💡💡💡💡💡

Пересняли!

👩‍💻 Мои промптики для LLM Улучшают опыт от использования языковых моделей. Better GitHub / GPTs Дополненный промпт Дениса, включающий лучшие практики улучшения качества ответа большинства мощных моделей. Инфостиль-редактор GitHub / GPTs Делает текст больше похожим на инфостиль. Периодически дорабатываю. Далее с ним можно пойти в Главред. Анализ книг и научных статей GitHub / GPTs Лучшие практики + оценка аргументации от 1 до 10, что сильно влияет на объективность + критика. Нужно выбрать язык ответа. Альтернатива для научных статей. Генератор промптов для картинок GitHub / GPTs Получает текст на любом языке, выдаёт промпты разной длины и креативности на английском. 💭 Продублирую в комментариях. #нейро

⚡️ TesTeleStat Локальный анализ публичных и личных чатов и каналов: подвести 🎄 итоги года и просто поизучать. В отличие от ботов, охватывает всю историю, а не только после добавления бота. 🏆 Выведет в файл кол-во символов, дни наибольшей активности, топ написавших и используемых слов, чертит графики сообщений. ✏️ В случае каналов — ещё и топ постов по реакциям и кол-во реакций. Если канал коллективный, то кол-во опубликованных постов по автору. В целом работает, местами кривенько 😛 Относительно легко запускается (инструкция на русском и примеры выдачи там же) и правильно считает. Может в диапазоны дат. Ест JSON-импорт любого размера, умеет совмещать миллионные JSON, если есть старый и новый экспорт чата. Всякое настраивается, есть сдвиг часовых поясов, экспорт. Инструкция 0. Ставим Питон, если нету 1. Через меню десктопного клиента экспортируем историю чата/канала открыв таковой. Убираем галочки, меняем формат на JSON. Если нет пункта, то качаем 64Gram 2. Качаем ZIP с ГитХаба (продублирую в комментарии) 3. Распаковываем и закидываем куда распаковали из экспорта result.json 4. ПКМ в проводнике, открыть терминал (или показать больше и открыть терминал) ИЛИ открываем терминал любым образом и пишем cd путь_до_папки_включительно 5. Пишем pip install -r requirements.txt и можно запускать: python start.py В комментариях покажу, как выглядит статистика. #софт

Обновлены: 📼 Ютуб-каналы ✈️ Телеграм-каналы — оказывается, в папке была до сих пор пара кринжовеньких, удалил + есть ноучная туса в комментариях 📰 Новости 💬 Экспресс-вкат в языковые модели 🤖 Продвинутое использование языковых моделей — добавил про код. Про Cursor слышали многие, поменьше про интересные альтернативы с локальным запуском и для больших проектов DeepSeek обновили тем временем себя до третьей версии, увеличив кол-во параметров модели в три раза. 235 → 671, что больше Llama 405b, хотя далеко не единственный параметр производительности. Бенчмарк и подробности в комментариях.

Пока пилю большие статьи и серию постов, можете почитать про Иисуса и как он мог выглядеть, про Максвелла, на чьих плечах стоял Эйнштейн. Про забавные убеждения Теслы, в конце концов.

#фото

#фото

🐳 DeepSeek Одна из самых интересных моделей второго эшелона. Мощная, бенчмарк в комментариях. Безлимитно, бесплатно и без бана РФ. Есть не очень умный режим цепочки рассуждений. Есть 🔍 поиск. Ищет до 50 источников за запрос, конкуренты — меньше. Умеет читать фотографии и файлы. 🗓 Последний год вышло много клёвых моделей и эта одна из самых приятных. Дешёвый API, меньше цензуры. 2.5 почти всегда лучше 4o-mini/3.5 Haiku, новая 3 соперничает с лучшими. Ещё есть интересный платный Deep Research. Ранее я помещал в списке вката You.com выше Perplexity потому, что первый давал 5 использований сильной модели в сутки, а второй нисколько, сейчас у обоих по три, что мало. В обозримом будущем выкачу объёмную статью про ресерч с лайфхаками и юзкейсами. #нейро

#фото И видео! На Ютубе.

#фото

Запустил @PersList по фану. Не только о медийных которых все знают, но и о них тоже. Не знаю, насколько выйдет регулярно, но должно быть прикольно. Кто хочет — помогите с контентом (или фактчеком нейроответов), потому что хочу постить только ± проверенное.