AI Mastermind LTPrisijungti prie grupės

Žinutės

Filtrastaikomas

Šis puslapis nėra tiesioginis — žinutės atnaujinamos pagal tvarkaraštį. Paskutinį kartą atnaujinta . Kito atnaujinimo laukiama apie . Laikas rodomas Vilniaus laiku (EET).

nauja startuoji jis pasiima know how is kito wing
1 binary failas -mcp serveris gal net remote
suvedi mcp savo user/pass ir ... veikia tiesiog atmintis uz 5$ per men :))))
9B modeliukui su normaliu ctx langu 8gb vram ir 16ram, komfortiškam darbui.
bet, pareportinau issues su "feature request" tai gal implementins 😉

Martin Jokub prisijungė prie grupės
m vidDokumentai / duomenų apdorojimas
didesnis geresnis su atidarais, bet su vertimais visada sunkiai nes vargiai specifika kuriai renka ar kuria treniravimosi duomenis tam kinai, o europiniai kaip mistral ar https://huggingface.co/TildeAI/TildeOpen-30b dar stipriai nerimti ir gan maži

TildeAI/TildeOpen-30b · Hugging Face

We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

Perskaityta

  • ❤1
K
Sveiki, toks trumpas klausimas, kuris opensource modelis geriau tinka lietuviškiems tekstams ruošti? Nuo nulio ir vertimams?
  • ❤1
Laurynas Kiskys prisijungė prie grupės
K prisijungė prie grupės
jie snekasi! 🙂
  • 🔥2
Gal bandėt?

https://www.linkedin.com/posts/linasbeliunas_a-netflix-engineer-just-open-sourced-a-tool-share-7474434135999164416-yZ3R/?utm_source=share&utm_medium=member_android&rcm=ACoAAAEFYAABFpy5SEMzTlQo968IO8FlJGQsOJ8

A Netflix engineer just open-sourced a tool that can cut LLM token usage by up to 95% - without changing your code 😳 Headroom, built by Netflix engineer Tejas Chopra, sits in front of tools like… | Linas Beliūnas | 237 comments

A Netflix engineer just open-sourced a tool that can cut LLM token usage by up to 95% - without changing your code 😳 Headroom, built by Netflix engineer Tejas Chopra, sits in front of tools like Claude, Cursor, Codex, and other agents as a local proxy. Before your payload hits the model, Headroom compresses the context. Not by blindly chopping it down. By using specialized compressors for different payloads: → SmartCrusher for JSON → AST-based compression for code → Tool-output and log compression → Local reversible storage of originals → Agent wrappers that make it usable without rewriting your app The headline claim is 60–95% fewer input tokens while preserving answer quality. The repo has already crossed 42K+ GitHub stars, which says something obvious: Developers are not just worried about AI getting smarter. They’re worried about AI getting expensive. Of course, compression is not free magic. Complex reasoning tasks may punish missing context. Agent loops may behave differently. Pr

LinkedInPerskaityta

Darius@Kiaulakis.lt #AiOpsCatalyst
Pasirodo būna ir taip.. 🤣 Robotukai padirbėjo...
Žinutės vaizdas
  • 😁2
Kai būna klausia žmonės, kaip sekasi? Dažnai neturiu ką pasakyt, nes man žodis sėkmė toks labai jau daugiaprasmis :) Tačiau tai tikrai galiu pavadint sėkme, nes spėjau.. :D O balansas, kad per vieną dieną >50% savaitės normos išdeginau :D
Žinutės vaizdas
m vid
jo geras puslapis, a/b testuoti wp templatai baisiau kad ir kiek "geresni"

Rodoma paskutinė surinkta leidžiama būsena; pašalinimų suderinimas nebaigtas. Visas pokalbis — Telegram grupėje.