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V2EX  ›  KaiWuBOSS  ›  全部回复第 1 页 / 共 4 页
回复总数  78
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@jukanntenn 我刚接触的时候 我还幻想搭建一个框架让 deepseek 跑出 opus 能力哈哈 还做了好久。
@CFM880 非常感谢,这个对我很有帮助: 仓库的 bugfix 流水线正好缺这个环节。 现在是 locator → generator → verifier ,verifier 失败后只有 Reflection ( LLM 猜根因)。加一个 Debug Subagent 就能在 verifier 失败后拿到真实运行时信息(变量值、异常堆栈、执行路径),而不是让 LLM 猜。
@kda1578888 这个 ui 好酷 在哪里可以看到?
@gbin 我现在难点是想问下有没有办法让他能像 cc 一样使用网络工具搜索、fetch 和归纳总结。现在搜索引擎是自己搭的臃肿不好用。
@cwcc 这个还是 react 框架吧,这个框架对开源模型最大的挑战是 llm 要完成所有工作。我希望设学习和效仿的是 moe 框架,就是 llm 做少量工作,让专家完成。所以我看这个项目我借鉴的太少了
@maix27 我真用,我指望他能替代我 5000 一个月的 opus 费用呢。
@maix27 嗯 是 mvp 专门说了 测试是少。我年纪大了 还有本职工作,确实没精力学。只能当兴趣玩玩了。
@maix27 我何止是差呀 我是压根不会呀 除了吐吐槽 哪有什么文字能力 。好的我去学习,不过我真的觉得懒,我觉得 ai 写得蛮好的 我学到头可能也写不出他那样水平 所以直接用了。另外你说的 readme 中文为啥写两遍,是我没删干净。待会去删。另外请问怎么参会 有报名链接吗?我就是觉得自己缺少圈子,做什么都只能自己干。
@seakingii 我去了 全英文 看不懂 发帖还自动被删
@maix27 哪里可以报名 有这类平台链接么?老师您是其中的成员吗?能推荐我么?
@maix27 但是我没想定标准呀 我只是找问题最好解决的方案 。没说要都按我这个来吧。你批评我 readme 是 ai 写的确实是,我接受但我确实不会写呀。但这样就不能发仓库了吗?感觉老师您有点上头了 我刚翻了评论,我没有哪里刺激您吧。您是觉得我们这种 vibe 不会代码,又胡思乱想,还不按正常道路做项目是这个意思吗?那我确实跟您道歉,但不至于害人害己,糟蹋精力,如果不喜欢或者用不上甚至说方向不对,不理睬就是。
@maix27 老师 这是什么 AI conf 是论坛还是社区吗?
@maix27 不好意思 刚回复比较多 不知道哪句话冒犯了老师 我新来不太懂这边礼仪 请见谅 后面回帖注意语气
@maix27 其实本身是个求指导贴子 希望有人帮我把项目完善 一起做一个好的产品出来用 只是后面大家争论到本地模型值不值得开发。方向带偏了。不带个人情绪,我只是求助。另外我本身也是 vibe ,代码不是专业出身,也没有炫技成分。
@whyw 额 我出发点也是付不起高昂的 opus 费用呀一个月五六千呢
@cyp0633 这是两种东西 一个专家是静态的文本不是智能体 agent 他是一个 python ,进入数据 出来是固定的数据或者代码。你说的那个自定义 agent 是 llm 分出来的子 agent 。这两个不是一个东西 不好比。我这么说你就懂了,moe 架构相当于 ai 控制若干个门,门外面有很多 python 的软件,要做任务时候 ai 告诉打开哪几个门让门里的软件干活。而现在主流的 cc codex 这类是 ai 动用里面工具把任务干完,这是两个不同东西。
@ntdll 嗯理解是对的 他是什么呢 就是模型部署后在哪里运行 不管什么模型 。不过我这个是专门针对本地模型优化的,api 接进来使用就工程量冗余了,因为很多功能是给低参数模型辅助的,高参数模型用不到。另外你说的很对,能用到好用需要持续优化,所以我希望大家一起,我一个人力量太小。同时大家也看到了,基础设施上,这些 lmstudio ollama 还是 cc codex cursor 好用都是国外的 就连龙虾和爱马仕都不是国人开发的。所以我觉得国人应该打造一个不用翻墙贴合自己使用的 cli
@sampeng 嗯 我当然也笑了 我找找那人链接 1.76 复制打开抖音,看看 [牛码架构的作品] 还在为大模型部署的显存焦虑? 重磅开源项目 AirL... https://v.douyin.com/JS3W756Zja8/ 10/22 HvS:/ [email protected]
@kennylam777 我本来想了个天才点子 能彻底解决小模型能力不足问题 就是搞不定的问题上网搜答案 我现在 opus 修不了的我就让他上网搜 一搜就有方案了 但我搭建的搜索引擎太拉胯了 优化不够
@xzcv 我说下技术不同,opencode 和 cc 一样的思路,是 llm 做功的串行框架,就是自然语言给 llm llm 去调用各种工具去实现。这个技术对本地低参数模型并不友好。因为他没那么大能力去实现多参数多文件的处理。所以我用了 moe 框架,llm 只需要控制 gate 然后分配专家去干活 ,不需要他亲自去解题,我不知道这么说能不能听懂。
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