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@nrslib

Programmer; ex-CTO; Building TAKT — OSS AI agent orchestration (https://t.co/BP5tCpuz5m); Community → https://t.co/LpB7HZFoS9; Findy Freelance Adv.

インターネット Katılım Şubat 2018
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nrs@nrslib·
AIの見張り番をやめよう - AIチームを指揮するOSS「takt」を公開しました|nrs zenn.dev/nrs/articles/c… #zenn みんなもAIチームを率いて開発しよう!!
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nrs@nrslib·
CQRS+ES 本のラフ校正があがってきたので直すでござる
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nrs
nrs@nrslib·
ちょっとさまざまをワークフローを調整していまして、抜けられそうな雰囲気になってきたのでもうしばしの辛抱を…… auto routing は現状はモデルにタスクに関わりそうな部分を渡して判断してもらっている力技なので、まだまだブラッシュアップ必要そうです BERT で分類器作りたいんですが、そこまでまだ手が回っておらず
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yuki
yuki@f_yuki1027·
@nrslib ありがとうございます。 強いモデル(GPT5.6 sol)を使用すると過剰実装したがり、レビューが抜けられないのはログでも見ました。 検証途中でTAKTにautoproviderのアップデートもあったため、こちらの判定ロジックが気になってます👀
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nrs
nrs@nrslib·
ここらへんの検証助かります モデルが強くなったら収束しづらいというのは自分の感覚値と一緒です TAKT 自身の仕組みにも問題があるかなとおもって、今テコ入れしてます!
yuki@f_yuki1027

TAKTのモデル構成、動かすとコストは必ず悪化する?ベンチマークスコアベースで5構成比較|FYuki zenn.dev/yuki1027/artic… #zenn モデル選定の参考に ※少なくとも私の選択肢からGPT5.6_luna(xhigh)は無くなった。

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nrs@nrslib·
本日の成果物です ご査収ください #narusemi
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yuki
yuki@f_yuki1027·
@nrslib @YouTube お疲れ様でした。ホワイトボードで説明してくれる先輩は魅力的でした。
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nrs@nrslib·
ローカル LLM に取り組みながら GPT 5.6 Sol による収束効率の悪化に対処してるの、マジで振れ幅大きすぎる
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nrs@nrslib·
@shinroh がんばります! 完全にすべて任せるは難しいのですが、場所を選ぶと使えそうな雰囲気あります!
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nrs@nrslib·
@notalux134147 かき集めてお腹いっぱいになれる量を確保するしかありませんねやはり
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nota /ノータ
nota /ノータ@notalux134147·
@nrslib Qwen3.6もGemma 4も一般的なVRAMの容量で動くモデルは可食部位が極端に少ないフグなんじゃないかと思いますw
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nrs@nrslib·
ローカルLLMモデルとの格闘はマジで煮ても焼いても食えないものをなんとかして調理したろうみたいな気分になってくる フグ調理とかと同じじゃないか?
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nrs@nrslib·
haiku とか luna がマジで優秀に思える
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nrs@nrslib·
2週間前「Codex がリセットしてくれたって! ありがとう! 消費しきって困ってたんだ!!」 現在「Codex がまたリセット……寝れない……使い切れない……」
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nrs@nrslib·
いまローカルLLMを実用に引き上げるために TAKT にコミットしてるんだが、これつまり、haiku や luna を複雑なコーディングタスクに活用できることになるのでは?
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nrs@nrslib·
Product Hunt にむけて TAKT のチュートリアル Gif も作ったよー^o^
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