Здравствуйте, GlebЗ, Вы писали:
GЗ>Вышла 22 часа назад. Кто занимается локальными/корпоративными LLM.
Квен в любом случае тупой. Я периодически смотрю, нет ли прогресса, но увы Вот из последнего:
Q:
Я нашёл ферритовое кольцо с начальной магнитной проницаемостью около 120 000 размерами 26х16х10 мм с индукцией насыщения около 12 000 Гс и маленькой коэрцитивной силой. Судя по графику, петля имеет высокую степень прямоугольности (0.85–0.95).
Я думаю на этом феррите делать магнитный ключ для тяжёлых мосфетов — 20 нФ на затворе с требуемым напряжением 10 В. Мой драйвер обеспечивает ток всего 2 А. Думаю делать дроссель с одним витком, а перед дросселем ставить керамический конденсатор на 10 нФ, с ESR примерно 20 мОм.
Какова будет зардержка, длинна фронта и какова амплитуда выброса, и что будет после выброса (как будет изменяться напряжение на затворе)?
A:
Анализ магнитного ключа на насыщающемся дросселе
....
2. Время задержки до насыщения
....
Оценка через заряд предварительной ёмкости:
Cₚ = 10 нФ заряжается током 2 А: dV/dt = I/C = 2 / 10нФ = 0,2 В/нс
Для достижения ~10 В: ~50 нс Но высокая индуктивность 114 мкГн ограничивает скорость нарастания тока
....
3. Длительность фронта после насыщения
После насыщения индуктивность падает до ~30 нГн, и начинается разряд Cₚ в C₉ через Lₛₐₜ.
Смотри, беглое чтение, без глубокого анализа его измышлений, сразу же находит 2 косяка:
1) Он не может сообразить по описанию, где в цепи стоит дроссель — пытается заряжать 10 нФ через дроссель, хотя из описания явно видно (выделил жирным), что дроссель в этом процессе не участвует, т.к. конденсатор стоит до дросселя, перед ним.
2) Сразу после насыщения у него начинает течь тот в обратную сторону: индуктивность насыщения у него в обе стороны одинаковая, без знака.
Если ты посмотришь его ответ, то он знает что такое прямоугольная петля гистерезиса (он ранее написал про интервал от -B до +B — это просто недостаток "мышления".
Вот такие его косяки видно даже неспециалисту, просто при вдумчивом чтении его попыток Имитации Мышления.
===============================
Код он и пишет и анализирует примерно также, но на примере анализа цепей это просто легче показать — меньше текста надо.
===============================
Как бы то ни было, у него есть плюсы: он умеет рассматривать осциллограммы: кидаешь ему осциллограмму, и он запросто считает dI/dt на запршенном участке.
Всё сказанное выше — личное мнение, если не указано обратное.
Здравствуйте, Философ, Вы писали:
Ф>Квен в любом случае тупой. Я периодически смотрю, нет ли прогресса, но увы
Вот тут должен защитить железяку перед вами, продвинутыми животными. У нее есть прогресс, но он нивелируется тем что нет прогресса у тебя...
Ты подходишь к модели как четыре года назад. Забудь. Те времена прошли. Уже полгода как хайпуется агентская логика, когда модель начинает просматривать интернеты ссылка за ссылкой, серфить текста и на этой основе строить ответ или ответы. Это уже не задача знаний, это задача умения человеческого языка,
Здравствуйте, Философ, Вы писали:
Ф>Код он и пишет и анализирует примерно также, но на примере анализа цепей это просто легче показать — меньше текста надо.
Я с маленькой локальной LLM Qwen3.5 9b вполне успешно решаю текущие проблемы с bash и cmake. Оно мне пишет одноразовые утилиты на Питоне. Да, не всё с первого раза, в плотном диалоге, но сильно быстрее, чем я бы сделал в одиночку. Но тут плюс, что я в принципе сам разбираюсь и в инструментах, и в предметной области.
Здравствуйте, Nuzhny, Вы писали:
N>Да, не всё с первого раза, в плотном диалоге, но сильно быстрее, чем я бы сделал в одиночку.
А ты сравнивал со своей скоростью 5-10 лет назад?
У меня ускорение пока получалось только в части посмотреть что новенького по какой теме появилось. Самому с поисковиками рыскать получается долго.
С кодом обычно с дипсиком медленнее. Но если с ним повозиться, то в итоге рабочий и приличный код можно от него получить.
Здравствуйте, GlebЗ, Вы писали:
GЗ>Ты подходишь к модели как четыре года назад. Забудь. Те времена прошли. Уже полгода как хайпуется агентская логика, когда модель начинает просматривать интернеты ссылка за ссылкой, серфить текста и на этой основе строить ответ или ответы. Это уже не задача знаний, это задача умения человеческого языка,
Просто почитай нашу переписку.
Тут не надо сёрфить — до сёрфинга ещё далеко: оно задачу понять не может.
Снова не верно. Я даже не полностью читал твой ответ, т.к. в начале ответа приведена неверная цепь.
Правильная цепь выглядит так:
Драйвер->С1->Дроссель->Затвор(C2)
И это самые явные, самые очевидные косяки. Его решение ещё вычитывать нужно.
Ну например потому, что магнитный ключ имеет утечку: до момента насыщения C2 будет уже заряжен до какого-то значения — считать в лоб тут нельзя.
Чтобы сёрфить, нужно ещё понять, что надо что-то сёрфить — возможно, что там вообще сёрфить не надо. Дети это в третьем классе учатся делать: у них в задачах появляются лишние условия, которые не влияют на ответ, которые учитывать не надо.
Если ты полезешь сёрфить за тем, что считать не надо, ты просто потеряешь время. В случае квена так и будет: он даже задачу понять не может.
Всё сказанное выше — личное мнение, если не указано обратное.
Здравствуйте, Философ, Вы писали:
Ф>Тут не надо сёрфить — до сёрфинга ещё далеко: оно задачу понять не может.
Сёрфить — это всего лишь один из инструментов. Ещё им дают интерпретатор Питона, чтобы оно не училось считать, а делегировала вычисления инструментам. Математики инспользуют lean для проверки гипотез. И т.д. Инструменты призваны снизить число галлюцинаций и повысить качество ответов.
То есть раньше были просто чаты с моделями. Потом чаты с рассуждающими моделями. Потом агенты с инструментами. Потом оркестрация таких агентов. Тебе надо продвигаться дальше по цепочке, что повышает точность и вероятность получения правильного ответа.
Здравствуйте, Nuzhny, Вы писали:
N>....Тебе надо продвигаться дальше по цепочке, что повышает точность и вероятность получения правильного ответа.
Наверное, если ты почитаешь нашу переписку, то поймёшь: неверный расчёт задержки и недоучёт заряда гейта приводит к работе мосфета в линейном режиме. Довольно дорогие мосфеты выгорают мгновенно: мощности измеряемые в киловаттах они долго не держат.
Это приводит к тому, что мне снова нужно ждать посылку из Китая — недельки 3 ждать, с негарантированным резульатом: китайцы подделывают мосфеты (маленький кристалл внутри, характерный для бросовых моделей).
Мне нужна вероятность 99.99%. Поэтому вычитываю и пересчитываю. Это поднимает вопрос о его нужности: доверять его ответам нельзя, можно поручать только самые простые задачи, а такие задачи и Алиса решает.
Всё сказанное выше — личное мнение, если не указано обратное.
Здравствуйте, Философ, Вы писали:
Ф>Наверное, если ты почитаешь нашу переписку, то поймёшь
Наверное не пойму, потому что я не знаю, что такое мосфеты и все эти ваши гейты и ферриты.
Ф>Мне нужна вероятность 99.99%. Поэтому вычитываю и пересчитываю. Это поднимает вопрос о его нужности: доверять его ответам нельзя, можно поручать только самые простые задачи, а такие задачи а Алиса решает.
Поэтому индустрия и идёт дальше по цепочке, заменяя чаты на агентов с инструментами и агентов, которые перепроверяют других агентов. Как думаешь, с какой вероятностью получается верное доказательство у математиков, которые просто используют LLM? Если же LLM генерирует доказательство в lean, а там проверка проходит, то как изменяется вероятность того, что доказательство будет верным?
В том-то и дело, что для улучшения качества и снижения галлюцинаций надо внедрять детерменированный инструментарий и перепроверку.
Если LLM попросить написать код, то с большой вероятностью он будет некорректным и даже нерабочим.
Если дать ей интерпретатор/компилятор и в цикле запускать, пока не будет собираться без ошибок.
Если добавить тесты, то вероятность получения корректной программы возрастёт.
Почему бы тебе не найти какой-нибудь электротехнический решатель и не подружить свою LLM с ним? чтобы она смогла делать схемы, тестировать их и т.д.?
Здравствуйте, Nuzhny, Вы писали:
N>Почему бы тебе не найти какой-нибудь электротехнический решатель и не подружить свою LLM с ним? чтобы она смогла делать схемы, тестировать их и т.д.?
Увы, но даже NI Multisim спотыкается о переходные процессы — выдаёт ошибку и затыкается. Приходится шаманить с временем шага, что далеко не всегда успешно. Приходится дробить схему и считать по частям.
Конкретно для магнитного ключа я писал отдельную маленькую софтинку. Заметь, только на расчёт магнитного ключа на i9-11900kf уходит половина секунды (в один поток), это с адаптивным шагом. Без такого хака (адаптивный шаг) оно либо считает до ишачьей пасхи, либо падает.
Зело сомневаюсь, что встроить такой расчёт в большую систему, типа NI Multisim возможно: расчёт задаёт длинну шага, и это может быть неприемлимо для остальной части схемы. Скорее всего результат будет когда рак на горе свистнет.
Гораздо более продуктивным может быть аналитическое решениение, но оно получается супермегасложным.
Всё сказанное выше — личное мнение, если не указано обратное.
Здравствуйте, Vzhyk2, Вы писали:
V>У меня ускорение пока получалось только в части посмотреть что новенького по какой теме появилось. Самому с поисковиками рыскать получается долго. V>С кодом обычно с дипсиком медленнее. Но если с ним повозиться, то в итоге рабочий и приличный код можно от него получить.
Ты работаешь с агентом или с чатом? Это две кардинальные разницы.
Здравствуйте, GlebЗ, Вы писали:
GЗ>Вышла 22 часа назад. Кто занимается локальными/корпоративными LLM.
Надо попробовать сравнить ее с 35b, но с менее квантованным кэшем. Я сейчас 35b с K-Q4_0 и V-Q4_0 гоняю. Попробовал поднять K до Q8_0, но сразу пошли тормоза. Может быть с 27B удастся уменьшить квантизацию кэша.
Есть логика намерений и логика обстоятельств, последняя всегда сильнее.
Здравствуйте, Философ, Вы писали:
Ф>Наверное, если ты почитаешь нашу переписку, то поймёшь: неверный расчёт задержки и недоучёт заряда гейта приводит к работе мосфета в линейном режиме. Довольно дорогие мосфеты выгорают мгновенно: мощности измеряемые в киловаттах они долго не держат.
Понимаешь ли в чём дело? Никому твои мосфетты не нужны. Людям нужно решать прикладные задачи. Код писать (например, тесты). Баги искать. А мофеттами ты или сам разберешься, или большую ЛЛМ-ку привлечешь. Понятно, что ЛЛМ в формате 20-35b — это далеко не гений. Но ее обучили пользоваться агентами, и это дает ей возможность сильно сократить контекст и делать исследования перед работой. Для написания кода это значит многое. А твои вопросы по мофеттам — это проверка конкретных знаний. Я в них еще больший ноль, чем та нейронка, что ты использовал. Но в вопросах написания компиляторов я и тебе, и той нейронке огромную фору дам. Так же и с нейронкой. Ну не вложили в нее знания по мофеттам в нужном тебе объёме. Но это еще не значит, что нейронка не пригодна для других задач.
Ф>Это приводит к тому, что мне снова нужно ждать посылку из Китая — недельки 3 ждать, с негарантированным результатом: китайцы подделывают мосфеты (маленький кристалл внутри, характерный для бросовых моделей).
Ф>Мне нужна вероятность 99.99%. Поэтому вычитываю и пересчитываю. Это поднимает вопрос о его нужности: доверять его ответам нельзя, можно поручать только самые простые задачи, а такие задачи и Алиса решает.
Ты пытаешься сам себя убедить. Твоя проверка не мосфеттах никому не нужна. А ты в неё уперся. Ну недостаточно у нее знаний для конкретной задачи. Точно так же нее будет недостаточно знаний и по другим вопросам. Но прочесть код, понять его и поправить она вполне может.
Есть логика намерений и логика обстоятельств, последняя всегда сильнее.
Здравствуйте, GlebЗ, Вы писали:
GЗ>Вышла 22 часа назад. Кто занимается локальными/корпоративными LLM.
Вчера погонял ее немного в версии Q6_K (контекст 200к, использованный до 100к). Показала себя хуже геммы-4 или квена-35-3, но это может быть косяк с настройками модели (не было времени разбираться).
Очень часто зацикливается как на этапе thinking так и на этапе генерации. Приходится перезапускать запрос.
Здравствуйте, GlebЗ, Вы писали:
GЗ>Вышла 22 часа назад. Кто занимается локальными/корпоративными LLM.
Это ж, поди, какое-то железо окуенное должно быть, на уровне топовых геймерских машин с сотнями нефти оперативы? (да и то будут одни страдания от использования)?
Обычный макбук не потянет?
Здравствуйте, opfor, Вы писали:
O>Это ж, поди, какое-то железо окуенное должно быть, на уровне топовых геймерских машин с сотнями нефти оперативы? (да и то будут одни страдания от использования)? O>Обычный макбук не потянет?
Здравствуйте, VladD2, Вы писали:
GЗ>>Вышла 22 часа назад. Кто занимается локальными/корпоративными LLM. VD>Надо попробовать сравнить ее с 35b, но с менее квантованным кэшем. Я сейчас 35b с K-Q4_0 и V-Q4_0 гоняю. Попробовал поднять K до Q8_0, но сразу пошли тормоза. Может быть с 27B удастся уменьшить квантизацию кэша.
У меня на тесте по классификаторам выиграла несколько процентов у 35B но самое главное — менее волантильна при параллельной нагрузке на vllm. Обе модели квантизованные по AWK (4 bit), кэши не квантизованы. Агнентские функции выполняет лучше, программирование не пробовал, но всякое организационное, код ревьюв — на ура. Хотя это вопрос ощущений а не цифр.
Здравствуйте, VladD2, Вы писали:
VD>Ты пытаешься сам себя убедить. Твоя проверка не мосфеттах никому не нужна. А ты в неё уперся...
Переписка не про мосфеты, а про цепь из одного дросселя и двух конденсаторов, которую питает источник тока. Это простейшая цепь. Однако квен не может сообразить, кто к кому подключен. Похожие цепи дают на ТОЭ, на втором и третьем курсе.
UPD: про мосфеты, он кстати, знает — даже может рассказать причину по которой в графике SOA сверху прямая линия, и по какой причине в разделах Absolute Maximum Ratings ток отличается от того, что на графике. Квен может рассказать про любой график в даташите, подробно обосновав причины по которым этот график именно такой, и зачем он вот такой. Однако рассказать теорию — это одно, а по описанию понять к чем подключен C1, а к чем С2 — совершенно другое. Он владеет математическими методами, в т.ч. численными, но применять их не может.
Чтобы его использовать с пользой, нужно по кусочкам декомпозировать задачу, напрячь его на нужный мат. метод или численный метод, и собрать всё это руками. Это огромная работа — куда большая, чем подбирать методы решения под конкретный кусочек. И с задачами которые при её выполнении возникают справляется и Гигачат. На кой ляд тогда этот квен нужен? И я не про 30b — думаю на сайте у них куда более крупная модель.
Всё сказанное выше — личное мнение, если не указано обратное.
Здравствуйте, GlebЗ, Вы писали:
GЗ>Вышла 22 часа назад. Кто занимается локальными/корпоративными LLM.
В задачах OCR, в том числе рукописного текста, Qwen 3.6 хорош. Особенно если после распознавания нужно вытащить смысл из текста в свободной форме. Специальные модели больше не нужны.
