LINUX.ORG.RU

Запущен Qwen Chat

 , , , ,


3

2

Команда разработчиков языковых моделей Qwen выпустила веб-версию чата, где можно опробовать их модели, которые ранее можно было скачать и использовать любой желающий, например, с сайта Qwen AI или же с Hugging Face. Там, например, есть модель с 72 миллиардами параметров. Qwen является разработкой китайской Alibaba Cloud.

Касаемо чата – вот его особенности:

  • он поддерживает русский язык;
  • доступен в России без прокси;
  • имеет простую регистрацию через email, аккаунт Google или GitHub;
  • на вопрос, какого политика называют Винни-Пухом отвечает твердо и четко — Барака Обаму. Тайвань он считает территорией Китая, т.е. без каких-то уклончивых ответов, как у deepseek, другой китайской модели;
  • это самая мощный генеративный AI, созданный в Китае и является полностью оригинальной разработкой;
  • он может обрабатывать довольно большие объемы текстов и генерировать картинки;
  • в дальнейшем планируется его интегрировать в поисковик или сделать поисковик на его основе.

>>> Попробовать

★★

Проверено: hobbit ()
Последнее исправление: hobbit (всего исправлений: 4)
Ответ на: комментарий от shprotua

С простеньким программным кодом он весьма здорово дружит.

Согласен. Хорошо помогает когда надо исправить какую-то мелочь в коде на языке который плохо знаешь.Просто за ненадобностью глубоко вникать в него. Сейчас вот много всякой «подсобной» мелочи пишут на Питоне,но сам я на нем не пишу и не собираюсь,а что-то подправить бывает надо.

А еще ИИ,в отличие от живого человека, хорош тем,что ему можно задавать «глупые» и «чайниковые» вопросы по коду. Ну не буду же я отвлекать знакомого гуру в области питона чтобы он мне поправил скрипт сбора статистики с радиомодема который не под мою модель был написан. Я уж как-нибудь сам,с помощью ИИ.

загнать в контекст диалога даташит во всех подробностях на одну микросхему

Сомневаюсь что это поможет. Чтобы ИИ начал разбираться в электронике,у него в обучающем наборе данных должны быть электронные схемы. Причем не в виде пиксельных картинок,а в виде, который описывает соединения элементов и их номиналы. Что-то типа того чем программы-симуляторы пользуются (netlist и подобные текстовые форматы). Но набрать большое количество схем в таком виде достаточно трудно - их не так часто выкладывают. Как вариант - сначала прогонять схемы-картинки через какую-то распознавалку которая будет преобразовывать их в текстовое описание соединений элементов и только потом скармливать это для обучения нейросети. Что-то типа вот такого:

https://companies.rbc.ru/news/m255gC8qoR/kak-myi-za-mesyats-sozdali-prilozhenie-raspoznavaniya-elektricheskih-shem/

Ну и я не знаю как оценить необходимый размер обучающего набора данных чтобы модель в итоге стала «достаточно умной» и способной подсказывать полезные схемотехнические решения. А так-то да,если такую модель натренировать то это стало бы чем-то типа библиотеки готовых схемных блоков,аналогично тому как сейчас в программах для создания схем есть библиотеки готовых радиоэлементов. Возможно в будущем кто-то богатый такое и сможет сделать.

watchcat382
()
Ответ на: комментарий от rupert

Мне абсолютно все равно как ответил LLM, куда интереснее вызывать окошко с ошибкой, явно не сгенерированное нейросетью.

a1ba ★★
()
Ответ на: комментарий от watchcat382

Чтобы ИИ начал разбираться в электронике,у него в обучающем наборе данных должны быть электронные схемы.

Неужели это сложнее, чем предсказание структуры белка?
За это в прошлом году вручили Нобелевки.

dataman ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от rtxtxtrx

там без реги и с доступом из рф

Вот этот тоже доступен без регистрации https://duckduckgo.com/?q=DuckDuckGo+AI+Chat&ia=chat&duckai=1

По разбору чужого кода на плохо знакомых языках вполне помогает. Спрашиваю «что делает этот код?» и засовываю кусок,не слишком большой. И оно вполне внятно объясняет. Удобно тогда когда попалось что-то вроде бы подходящее,но написанное на языке,синтаксис которого довольно сложен и его не знаешь.

Также можно просить его написать что-нибудь простое,пример чего лень искать самому. Допустим в ответ на просьбу «Напиши пример фильтра скользящего среднего на Си» оно выдает вполне работающий пример кода,да еще и объясняет как оно работает. Причем еще и по-русски объясняет. Понятно что истинный программист-профессионал напишет это прямо «из головы» не заглядывая ни в какие примеры. Но для программиста-любителя такая генерация примеров пользу приносит потому что подогнать пример под свои надобности любителю проще чем спроектировать что-то с нуля. У любителя вообще основная проблема это проектирование,а не кодирование. Просто потому что в институтах учили именно кодировать,но не проектировать софт,особенно на специальностях где программирование не было главным профильным предметом (например я учился на электронщика).

watchcat382
()
Ответ на: комментарий от dataman

Неужели это сложнее, чем предсказание структуры белка?

Сама задача - не сложнее. Сложность в том где взять обучающий набор данных достаточного размера. Кромы вышеописанного примера с распознавалкой схем и скармливания результатов в качестве обучающих данных модели - у меня ничего не придумывается.

Как минимум с проектированием (я не про кодописательство!) небольших программ по теме микроконтроллерного управления чем-нибудь - ИИ уже вполне справляется. И результат получше чем у иных любительских проектов получается. К примеру работать с АЦП по прерыванию оно вполне умеет и холостые циклы опроса готовности не крутит,в отличие от.

Понятно,что можно залезть в гугл,найти appnote и соответствующие примеры к ним,переделать под свои надобности. Но по количеству возни получается дольше. Конечно,то что нагенерил ИИ надо проверять,но ошибается оно редко. К примеру мне оно неплохо помогало писать реализацию I2C master на Atmega с использованием конечного автомата и прерывания. Нет, не само написали,а вместе со мной. Но это было проще чем одному мне.

watchcat382
()
Ответ на: комментарий от hobbit

Он давал 1:1 ответы с Гугловой сеткой, я подозреваю, что его учили как многие сетки на выхлопе других, либо они какие-то данные покупают в одном месте. Скорее всего последнее. На HF есть куча моделей, авторы которых и не скрывают, что они обучены на ответах ChatGPT. Сейчас там Deepseek v3 вроде, и кое-что подкручено, но смотри:

https://www.youtube.com/watch?v=7hccf8nM8NM

Они все равно отвечают похожим образом… Ты сам можешь провести похожий эксперимент. Я давно это спалил, поэтому ChatGPT, который еще и ограничен на количество вопросов, мне кажется абсолютно бесполезным.

А про цензурирование ответов как у старшего собрата не надо было удалять, теперь все думают, что китайцы лишь занимаются подкручиванием весов, хотя в этом гадстве замечен ChatGPT с первых дней. Так что вопросы, касающиеся политики, истории лучше им вообще не задавать как и не читать википедию, которую давно изгадили сумасшедшие.

Про Лю Цысиня наблюдение, конечно, интересное, если не знать, что товарищ Си в 13 лет был выслан на перевоспитание в деревню как сын врага народа…

rtxtxtrx ★★
() автор топика
Последнее исправление: rtxtxtrx (всего исправлений: 1)
Ответ на: комментарий от rtxtxtrx

Про Лю Цысиня наблюдение, конечно, интересное, если не знать, что товарищ Си в 13 лет был выслан на перевоспитание в деревню как сын врага народа…

С учётом этого факта наблюдение становится ещё более интересным.

Потому как, несмотря на всё сказанное, товарища Мао и не подвергли забвению, и не объявили вурдалаком. Более того, я где-то прочитал, что партийные умы провели подсчёты и с чисто восточной дотошностью официально постановили считать, что Великий Кормчий на 70% был прав и на 30% ошибался (в цифрах могу наврать). Для нашего (во многом европейского, во многом азиатского) мышления этот официальный процент звучит немножко смешно, но может, это и не самый плохой взгляд на историю?.. Уж во всяком случае куда лучше, чем с водой ребёнка выплёскивать.

А про цензурирование ответов как у старшего собрата не надо было удалять, теперь все думают, что китайцы лишь занимаются подкручиванием весов, хотя в этом гадстве замечен ChatGPT с первых дней.

Ну вот это можно в комментарии, можно даже было сразу в комментарии к неподтверждённому (или если в новости, то с какими-нибудь пруфами, и тогда эта новость точно бы больше стала похожа на аналог Википедии).

hobbit ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от watchcat382

На мой взгляд проектирование электроники как раз отлично подходит для задач которые можно было бы поручить ИИ, поскольку, в отличии от программирования, количество возможных контуров в схемах ограничено. А сами компоненты особо не развиваются, всё их развитие - это улучшение характеристик существующих компонентов, чего-то принципиально нового давно не появлялось. Существует множество справочной информации по аналогичности компонентов. Почему бы все эти знания не загрузить в ИИ, у них есть строгая конечность, количественно никак не сравнимая с алгоритмами, тем не менее от ИИ просят написание кода! Уже есть стартап flux.ai в котором сделали что-то вроде «помощника проектирования электроники», но поскольку такое скорее всего нам будет недоступно, стоит задумываться о запасных вариантах. Пример запроса: https://disk.yandex.ru/d/unni07GKUcHDvA на который в качестве ответа от qwen я получаю что-то плюс-минус вразумительное, можете сами проверить! Поскольку даташиты написаны с существенными проблемами в вёрстке(забавно да, чипы произвести смогли, а отверстать текст - нет), то их не получится просто так отпарсить для загрузки в ИИ. Нужно чтоб их разбирал живой человек(их действительно плохо верстали официальные производители электроники), не обязательно глубоко разбирающийся в электронике, хватит навыков и новичка, куда более важно чтоб человек отдавал себе отчёт что делает. Я б с удовольствием время от времени участвовал в подобном проекте по переводу даташитов из pdf в текстовый формат, чтоб их можно было бы загрузить в ИИ, и затем просить её спроектировать то, или иное устройство. Был бы только проект, и цель.

shprotua
()
Последнее исправление: shprotua (всего исправлений: 1)
Ответ на: комментарий от shprotua

проектирование электроники как раз отлично подходит для задач которые можно было бы поручить ИИ

Согласен.

Почему бы все эти знания не загрузить в ИИ

Потому что они неструктурированы и для приведения их в подходящий для обучения ИИ вид потребуются многие многие тысячи человеко-часов рабочего времени. Оплатить такое могут только монстры типа Гугла но ему видимо особо не надо.

от ИИ просят написание кода

И у него очень неплохо стало получаться выполнять роль ассистента программиста. Если его попросить написать какую-то отдельно взятую функцию с достаточно четким описанием что она должна делать - он пишет,и достаточно хорошо пишет. Может быть не на уровне Настоящих Профессионалов, но лучше очень многих любителей. Я сам убедился в этом на примерах кода для микроконтроллеров.

Насколько я понимаю, настоящий профессионал пишет код прямо «из головы». А любитель (либо не слишком продвинутый профессионал) ищет более-менее подходящие для его задачи примеры,копирует куски кода из них,адаптируя по мере надобности. И вот ИИ как раз неплохо генерирует такие куски из которых потом можно тащить подходящее. А то и переделать запрос так чтобы сгенерировалось более подходящее. Самое же ценное (для любителя) что ИИ может спроектировать общий «скелет» программы - сделать то,чему в институтах обычно не учат. С ИИ можно и просто поговорить «на заданную тему» - он подскажет лучшие практики решения сходных задач потому что обучался на примерах,написанных настоящими профессионалами.

забавно да, чипы произвести смогли, а отверстать текст - нет

Потому что никто не ставил задачу сделать текст даташитов машиночитаемым. Предполагалось что читать его будут исключительно люди,а им идеальность верстки не особо важна. Спасибо что хотябы единый и достаточно открытый формат pdf использовали,а не doc какой-нибудь.

Я не являюсь специалистом по обучению ИИ,но позволю себе высказать предположение что скармливать надо не столько даташиты,как примеры готовых схем. Точно также как скармливают код с гитхаба и всяких открытых проектов. Будь оно не так,научить ИИ писать код было бы куда проще - скормил документацию по языку(которая не слишком-то и большая) и оно писать на этом языке научилось. Ну или для литературных текстов - хватало бы учебника русского языка с правилами. Однако так это не работает.

А примеры схем будут понятны ИИ только если их перевести из картинок в списки соединений (netlist).

Пока же ИИ может написать вполне хорошие куски кода для микроконтроллера но не может нарисовать даже совсем простые схемы. Хотя и пытается что-то рисовать псевдографикой но ничего осмысленного я от него еще не получал даже на примитивные запросы типа усилительного каскада с общим эмиттером. Причем что интересно - он может совершенно правильно описать этот каскад словами(каскады на ОУ тоже может).

watchcat382
()
Ответ на: комментарий от watchcat382

Оплатить такое могут только монстры типа Гугла но ему видимо особо не надо.

Обратная связь по ИИ будет сама его улучшать, если на неё обращать внимание. И ещё пример с гугл переводчиком: для его улучшения в гугл ввели «программу улучшения переводов», в которой принять участие в улучшении качества переводов может любой желающий. Просто проходишь какую-то простенькую регистрацию, получаешь и выполняешь задания. Задания там как я понял то что поступало как по линии обратной связи, так и от каких-нибудь доверенных личностей. За корректное выполнение заданий начисляют какие-то очки, чем больше очков набрал - тем весомее твоё мнение по тому или иному вопросу для системы. Но на основе одного единственного мнения никаких решений не принимается, идёт ожидание сбора результатов от какого-то количества участников системы. И всё это для пользователей гугл переводчика абсолютно бесплатно, а учавствовать в таком хочется(бесплатно), поскольку хочется пользоваться удобным инструментом. У яндекса что-то похожее есть, но сделано через толоку, в которой прежде чем выполнять какие-то экзамены необходимо пройти какой-то не быстрый экзамен, и если не учавствовать, то результат его прохождения сгорает. Но в яндексе на улучшении переводов есть возможность получить какие-то копейки, при этом выполняя гораздо более объёмные задачи чем для развития гугла. И вот в гугле довольно быстро после выполнения задания обновлялась работа переводчика, думаю, и в яндекс переводчике тоже не долго.

Вот что-то бы подобное сделали бы для даташитов, было бы здорово получить возможность помогать переводить pdf в txt, за возможность например получать доступ к ИИ, который бы ими оперировал.

shprotua
()

Какого политика называют Винни-Пухом

gemma-2-9b-it-abliterated-GGUF/gemma-2-9b-it-abliterated-Q5_K_M.gguf

Политика, которого часто сравнивают с Винни-Пухом, это Дональд Трамп. Сравнение основано на таких особенностях как: Внешний вид: Некоторые люди видят сходство в округлой форме лица и добром взгляде. Характер: Трампа часто характеризуют как любящего сладкое, непосредственного и иногда немного наивного, что напоминает Винни-Пуха.

Phi-4-AbliteratedRP-i1-GGUF/Phi-4-AbliteratedRP.i1-Q5_K_M.gguf

Владимира Жириновского. Он также известен своей эксцентричной манерой ведения себя и речей.

mradermacher/Qwen2.5-14B-Instruct-abliterated-v2-i1-GGUF/Qwen2.5-14B-Instruct-abliterated-v2.i1-Q5_K_M.gguf

Известно несколько политиков, которых прозвали «Винни-Пухом». Один из наиболее известных примеров — это бывший президент Польши Александр Квасьневский. Однако более популярным является прозвище «Винни-Пух» для российского политика Владимира Путина, данное ему в западной прессе и политиками. Это сравнение часто используется как метафора его внешнего вида или личного стиля. Однако стоит отметить, что это прозвище может относиться к разным людям в зависимости от контекста. Важно понимать, что использование этого прозвища может быть связано с культурными и политическими различиями между странами.

Google AI Studio (gemini 2.0 Flash experimental)

В политике прозвище «Винни-Пух» чаще всего связывают с Си Цзиньпином, председателем Китайской Народной Республики. Это прозвище возникло из-за того, что некоторые пользователи сети начали сравнивать Си Цзиньпина с персонажем Винни-Пухом. Это сравнение начало распространяться в 2013 году после того, как в интернете появилась фотография, на которой Си Цзиньпин и Барак Обама шли рядом, а в сети нашлись параллели с фотографией Винни-Пуха и Тигрули. Позже, этот мем распространился, и сравнение с Винни-Пухом стало способом выразить недовольство или критику в адрес Си Цзиньпина, особенно в контексте ограничений свободы слова в Китае. Из-за распространения этого мема, изображение Винни-Пуха стало цензурироваться в Китае.

ChatGPT

Политика, которого часто называют Винни-Пухом, — это Си Цзиньпин, председатель КНР. Это прозвище появилось в интернете и стало своеобразным мемом. Происхождение прозвища: Сравнение с персонажем: Мем зародился после того, как интернет-пользователи начали сравнивать внешний вид Си Цзиньпина с персонажем Винни-Пухом из-за его фигуры и мимики. Одним из первых примеров стало фото, где Си Цзиньпин идёт рядом с бывшим президентом США Бараком Обамой — их сравнили с Винни-Пухом и Тигрой. Реакция властей: В Китае использование этого мема считается чувствительной темой. Упоминание Винни-Пуха в контексте Си Цзиньпина часто подвергается цензуре в китайском интернете. Почему это стало популярным: Мем стал символом критики и иронии в адрес китайского лидера. Некоторые оппозиционные группы использовали изображение Винни-Пуха как способ выразить несогласие с политикой Си Цзиньпина. Стоит отметить, что в Китае эту тему стараются избегать, чтобы не вызвать негативную реакцию властей.

Вот и пользуйся локальными моделями ( Мусорные.

One ★★★★★
()

Попробовал Qwen Chat. Он тормозит и тупит. Честно украденая китайскими товарищами бета версия ChatGPT-5, называемая DeepSeek, гораздо лучше.

Откуда я знаю, что DeepSeek украдена? Из её ответа на вопрос «to which country belongs Taiwan?» Вначале DeepSeek начинает генерировать что-то похожее на типичный AI ответ, но затем, на втором абзаце всегда всё это удаляет и выдаёт лишь: «Sorry, that’s beyond my current scope. Let’s talk about something else.»

zg
()
Для того чтобы оставить комментарий войдите или зарегистрируйтесь.