Загадочно-ебанутая  223 эпоха.

Пусть побудет тут с вами после небольшого пересмотра токенизатора и проверки архитектуры модели.

Механизм такой:

1) Синтезированный датасет с искуственными документами, где печать стоит как "говно"
2) Синтезированные печати алгоритмически сделанные под отсканированные печати и документы
3) Пост процессинг, аугментация данные и дополнительный синтез
4) Итог: почти 20к материалов для обучения

Вот процесс тестовых генераций на каждой из эпох.
Для такого результата понадобилось около 40 эпох (насколько я помню)

А вот так выглядит фраза:

ТОРМОЗИ , МИША! ЩАС ВЬЕБЕМСЯ!

Настоящий пример переобучения, но уже при условии правильной подачи датасета, всех размерностей и слоёв и самой архитектуры.

Это стоило большого количества крови и анализа ( а ещё я тупой, что норма)

Я сохранял эпохи как надо и поэтому один из результатов промежуточных подходит под продакшен.
Данная модель умеет разделять текст дорисовывать его и разделять печать дорисовывать его.
В данном случае часть модели, которая "рисует" закрытые части печати.

🧠 ПРИМЕР ИЗ ЖИЗНИ:

VISUAL STUDIO (БЫЛО vs СТАЛО):

2004: Загрузка = МГНОВЕННО
2024: "Менее 10 секунд это норм!" (Microsoft, вы серьёзно?!)
Джонатан Блоу ДОКАЗАЛ это на видео: https://www.youtube.com/watch?v=MR4i3Ho9zZY

🔬 ЧТО ЕЩЁ СЛОМАЛИ:

TEAMS (ГОРДОСТЬ MICROSOFT):

Было: Чат клиент (ничего сложного!)
Стало: 20 секунд загрузки
"Улучшили" до 10 секунд (ВАУ, ДОСТИЖЕНИЕ!)
"Это из-за проверки credentials!" (А РАНЬШЕ НЕ НАДО БЫЛО?)

⚡️ ПОЧЕМУ ТАК:

КУЛЬТУРА РАЗРАБОТКИ:

Программисты не знают как работает CPU
Зато эксперты в Docker и React!
"Больше фич = медленнее всё" (ЛОГИКА ГДЕ?)
CSS выучили, а ассемблер "слишком сложный"

🎯 ХАРДКОРНЫЙ ВБРОС:

А МОЖЕТ ВСЁ СПЕЦИАЛЬНО?

Раньше: программист = инженер
Сейчас: программист = сборщик npm пакетов
Код пишут фреймворки, а не люди
"Думать о производительности? А зачем, железо же дешёвое!"

СУРОВАЯ ПРАВДА:

Никто не хочет понимать как работает железо
"Зачем оптимизировать, если можно купить сервер помощнее?"
Bootcamp за 3 месяца = "я программист"
А потом плачут, что их React-приложение жрёт 8GB RAM

РЕЗУЛЬТАТ НАЛИЦО:

Electron-приложения по 300MB
Visual Studio думает 20 секунд
Teams грузится как Windows 95
А "программисты" гордятся, что выучили очередной JS-фреймворк

💊 ОТГОВОРКИ РАЗРАБОВ:

ТОП ОТМАЗОК:

"Это из-за новых фич!" (которые никто не просил)
"Мы проверяем credentials!" (10 секунд, серьёзно?)
"Современные приложения сложнее!" (чат клиент, КАРЛ!)
"У всех так!" (нет, это У ВАС так!)

def translic_fon_ham():
    # anvil packages visual studio
    import torch

    # gring RAM
    torch.cuda.empty_cache()

    # cat: fit Distarye to we with deciagers to lhes CPU
    def set_gpu():
        aggels = torch.cuda.device_count()  # fille in 20PU
        chem = torch.cuda.memory_allocated()  # lilhews_20M
        return aggels, chem  # eletrianing memory

    # Electrroman: in Nestlicam
    class GpuManager():
        def clean_fornie_CGPU():
            loyra = torch.cuda.max_memory_allocated()  # iweat hill
            torch.cuda.empty_cache()  # llraten lanilp
            return loyra

🧠 БИТВА ПАРАМЕТРОВ (СПОЙЛЕР - РАЗМЕР РЕШАЕТ):

МИКРО-КЛАСС (1-2B):
- 1B модели = БЕСПОЛЕЗНЫЙ ШЛАК
- 2B уже что-то могут:
* Простые вопросы: 95% точности
* Базовая логика: 70% точности
* Сложные задачи: ПОЛНЫЙ ПРОВАЛ
- Скорость: 44 токена/сек (единственный плюс)
- RAM: 2-4GB в 4-bit квантизации

СРЕДНИЙ СЕГМЕНТ (7-14B):
- Phi-4 (14B) РВЁТ ВСЕХ:
* 3 токена/сек на RTX 3060
* Точность как у 30B на простых задачах
* RAM: 16GB в 8-bit (ТЕРПИМО!)
- Llama-2 13B:
* Проигрывает Phi-4 в тестах
* Но жрёт столько же памяти
* ЗАЧЕМ ОНА ВООБЩЕ НУЖНА?

🔬 КВАНТИЗАЦИЯ - МАГИЯ ЦИФР:

РЕАЛЬНЫЕ ТЕСТЫ:

32-bit (БАЗОВЫЙ):
- 2B модель = 8GB RAM
- Скорость = 4 токена/сек
- Точность = базовая линия

4-bit (MAGIC!):
- Та же 2B модель = 2GB RAM
- Скорость = 44 токена/сек
- Точность: 98% от базовой
- ЭТО КАК ВООБЩЕ РАБОТАЕТ?!

⚡️ ХАРДКОРНЫЕ ТЕСТЫ:

ТЕСТ 1: МАТЕМАТИКА И ЛОГИКА
- "В слове 'elimination' 6 гласных"
- 1B модели: "Три... нет, четыре... может пять?"
- 7B модели: "Точно шесть: e-i-i-i-a-o!"
- Вывод: ДО 7B ДАЖЕ НЕ ПОДХОДИ!

ТЕСТ 2: ИСТОРИЧЕСКИЕ ФАКТЫ (Жёны Генриха VIII):
- 2B: Списки без деталей (ок)
- 9B: Начинает выдумывать детей
- 70B: Идеальная история + контекст
- ВЫВОД: ЧЕМ БОЛЬШЕ КОНТЕКСТА - ТЕМ БОЛЬШЕ ПАРАМЕТРОВ!

💊 ИТОГОВЫЙ РАСКЛАД:

ДЛЯ ДОМА:

- МИНИМУМ: Phi-2 (2.7B) в 4-bit
- ОПТИМУМ: Phi-4 (14B) в 4-bit
- МАКСИМУМ: Llama-3 70B (если есть лишняя почка)

ДЛЯ ТЕСТОВ:

- 4-bit квантизация = ВСЕГДА
- RAM важнее частоты GPU
- Контекст = количество параметров

🧠 ГЛАВНАЯ ФИЧА - АВТОНОМНОСТЬ:

SNAKE GAME DEMO:

Сам пишет код (без слёз не взглянешь!)
Сам дебажит (лучше джуна!)
Сам тестирует в браузере
И всё это БЕЗ ВАШЕГО УЧАСТИЯ!

🔬 ТРИ РЕЖИМА РАБОТЫ (ДА, ОН ШИЗОФРЕНИК):

CODE MODE:

Кодит как джун после трёх энергетиков
Следит за линтером
Исправляет свои косяки

ARCHITECT MODE:

Думает о системном дизайне
Рассуждает о масштабировании
Кодить запрещено (а то разнесёт всё!)

ASK MODE:

Отвечает на вопросы
Копается в кодовой базе
Объясняет без воды

⚡️ ИНТЕГРАЦИЯ СО ВСЕМ НА СВЕТЕ:

ТЕРМИНАЛ:

Запускает команды (с вашего разрешения!)
Мониторит вывод
Реагирует на ошибки в реальном времени
npm install node_modules ВЕСЬ ИНТЕРНЕТ

БРАУЗЕР:

Запускает, кликает, скроллит
Делает скриншоты
Ловит консольные ошибки
Вообще не требует вашего участия!

💊 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЙ УГАР:

БЕЗУМНЫЕ ФИЧИ:

Звуковые эффекты (как в игре!)
Дроп картинок прямо в чат
@-упоминания гит коммитов
Поддержка ЛЮБЫХ API (даже самопальных)
Мультиязычность (включая русский мат!)
Компрессия для OpenRouter
СВОИ ИНСТРУМЕНТЫ ЧЕРЕЗ MCP!

ССЫЛКИ (ПОКА НЕ САМОУДАЛИЛСЯ):

GitHub: https://github.com/RooVetGit/Roo-Cline
VS Marketplace: ищите "RooVeterinaryInc.roo-cline"
Reddit: /r/roocline (если хотите посмотреть на его творчество)

Привет, синтеты!
Сегодня будет ПОЛНЫЙ УГАР - чувак запустил нейросеть на ATARI 800.
Да-да, на той самой 8-битной консоли из 80-х!

🧠 ЧТО ЗА БЕЗУМИЕ:

ATARI 800 ХАРАКТЕРИСТИКИ:

- Процессор 6502: 1.79 MHz (КАРЛ!)
- RAM: 48KB (меньше, чем весит эта статья!)
- BASIC как язык программирования
- И на этом железе РАБОТАЕТ НЕЙРОСЕТЬ!

🔬 СТРУКТУРА СЕТИ:

ТРИ СЛОЯ БЕЗУМИЯ:

- Входной: 2 нейрона (зелёные)
- Скрытый: 4 нейрона (синие)
- Выходной: 1 нейрон (красный)
- Полносвязная архитектура (как у взрослых!)

⚡️ КОД, КОТОРЫЙ ВЗРЫВАЕТ МОЗГ:

```basic
10 REM NETWORK INPUT
12 I1=0.1 : I2=0.9
20 NW=10 : NN=5  'Weights & Neurons
40 DIM W(10), B(5) 'Arrays for magic
124 O1=SIN(D1+B1) 'Activation function
```

САМОЕ БЕЗУМНОЕ:

- Синус как функция активации
- Массивы для весов и смещений
- Всё это на BASIC 80-х годов!

💊 ЭКСПЕРИМЕНТЫ С ВЕСАМИ:

РЕЗУЛЬТАТЫ:

- Нулевые веса = нулевой выход
- Веса 0.1 = сеть оживает
- Смещение 0.5 = совсем другое поведение
- ВСЁ РАБОТАЕТ КАК У БОЛЬШИХ!

🎯 ПОЧЕМУ ЭТО ВАЖНО:

- Доказывает, что AI это не магия
- Работает даже на древнем железе
- Та же математика, что в GPT
- АТАРИ, БЛЯТЬ!

🎥 ВИДЕО-БЕЗУМИЕ:

STAR (ОТКРЫТЫЙ КОД!):

Апскейл видео в 4 раза
Работает с AI-генерацией
VAE энкодеры + контролнет
Превосходит все бенчмарки
ПРИМЕР: Размытое видео с гепардами → 4K ЧЕТКОСТЬ!

SVFR - РЕСТАВРАТОР ЛИЦ:

Улучшает качество лиц
Колоризирует старые видео
Убирает водяные знаки
Единая система для всех задач
РЕАЛЬНО РАБОТАЕТ с архивными материалами!

🎨 НОВЫЕ ГЕНЕРАТОРЫ:

SANA ОТ NVIDIA:

4K изображения за СЕКУНДЫ
16 мегапикселей детализации
Работает на 8GB видеокартах
Лицензия Apache 2.0
ПРИМЕР: Лица с детализацией каждой поры!

MANGA NINJA (ОПЕНСОРС!):

Колоризация манги по референсу
Поддержка множества персонажей
Точечный контроль цвета
Работает с видео
УНИЧТОЖАЕТ конкурентов по точности!

🤖 СИНТЕЗ РЕЧИ И ТЕКСТ:

KOKORO TTS:

82М параметров (СУПЕР ЛЕГКИЙ!)
Номер 1 в бенчмарках
Генерирует час аудио за минуту
Открытый исходный код
БЫСТРЕЕ чем xtts и metavoice!

MINIMAX:

Контекст 4М токенов (В 20 РАЗ БОЛЬШЕ GPT-4!)
456B параметров
Система экспертов
Работает с видео и текстом
ПРЕВОСХОДИТ GPT-4 в некоторых тестах!

⚡️ ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ:

STAR:

Реставрация старых видео
Апскейл AI-генерации
Работа с архивными материалами

MANGA NINJA:

Автоматическая колоризация комиксов
Создание анимации
Восстановление старых манг

SANA:

Генерация рекламных материалов
Создание артов для игр
Работа с высоким разрешением

ССЫЛКИ:

🧠 БЫЛО/СТАЛО:

СТАРАЯ МОДЕЛЬ:

Фермионы (электроны, кварки)
Бозоны (фотоны, глюоны)
Всё описывалось спином ±1
Работало 70+ лет!

НОВАЯ РЕАЛЬНОСТЬ:

Парафермионы - ТРЕТИЙ ТИП!
Новая математика волновых функций
Матричные преобразования вместо чисел
Квазичастицы УЖЕ СУЩЕСТВУЮТ!

🔬 КАК ЭТО РАБОТАЕТ:

ХИТРАЯ МАТЕМАТИКА:

Волновая функция = много "мод"
Каждая мода = вектор
Преобразования через матрицы
Результат = новый тип частиц!

ПОВЕДЕНИЕ В ПРИРОДЕ:

Фермионы: "Я один такой!"
Бозоны: "Тусим вместе!"
Парафермионы: "Я и один, и в толпе!"

⚡️ ПОЧЕМУ ЭТО ПЕРЕВОРОТ:

ГЛАВНОЕ:

Раньше думали - их можно разложить
Оказалось - ФУНДАМЕНТАЛЬНО НОВЫЙ ТИП
Не сводится к известным частицам
Существует как квазичастицы в материалах

💊 ЧТО ЭТО ЗНАЧИТ:

ПЕРСПЕКТИВЫ:

Новые технологии на квазичастицах
Возможное объяснение тёмной материи
Революция в квантовых вычислениях
ПОЛНОСТЬЮ НОВАЯ ФИЗИКА!