ㅋㅋ게임에 길드 기능만들었더니 길드명 국세청 😄 😄 😄 ㅋㅋㅋ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Mutt Technologies (Mutt)
DeepSeek V4.1-Flash-1017 이라는 이름으로 가중치 배포. 벤치마크상으로는 거의 모든 항목에서 GLM-5.3 상회. 특히 task execution time 도 유의미하게 줄였다네요
로컬모델 먹여살리는건 역시 딥식농가구나. Kimi K3.1, Qwen 4, GLM-5.4(or 6?)는 언제 나올까...
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017
로컬모델 먹여살리는건 역시 딥식농가구나. Kimi K3.1, Qwen 4, GLM-5.4(or 6?)는 언제 나올까...
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017
huggingface.co
deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 · Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
Forwarded from 코인씨커의 일기장
AI 가 실수? 라기보다 같은 짓을 여러번 안하도록 하려면 일단 lint + formatter 를 다시 설정하세요.
이걸 설정 안하면 ai 모델마다 자기들에 맞는 스타일로 코드를 짜다보니, 고치는 양이 많아집니다.
실제로 통계를 내보면 별거 아닌 스타일인데, 코드의 90% 를 고친 케이스들이 종종 있어요.
그런 경우가 이런 경우입니다. 스타일을 자동으로 정합하도록 처리하면 그거에 맞춰서 코드를 짜게 되서 실행 횟수 및 토큰이 줄어듭니다.
이런거 알려주는 곳 거의 없을꺼야.. 이런 사소한거까지 이제 고치다보면 진짜 토큰이 잘 안달음.
뭔말인지 모르는거 다 아니까 그냥 복사해서 점검해달라고 먼저 하고, 그 다음에 고치도록 하세요.
그냥 이거 적용해줘 이러면 님이 뭘 하는지도 이해 못하고 있을테니까, 실제로 병목이 발생하고 있는지 자기 상황부터 이해하고 하세요.
이걸 설정 안하면 ai 모델마다 자기들에 맞는 스타일로 코드를 짜다보니, 고치는 양이 많아집니다.
실제로 통계를 내보면 별거 아닌 스타일인데, 코드의 90% 를 고친 케이스들이 종종 있어요.
그런 경우가 이런 경우입니다. 스타일을 자동으로 정합하도록 처리하면 그거에 맞춰서 코드를 짜게 되서 실행 횟수 및 토큰이 줄어듭니다.
이런거 알려주는 곳 거의 없을꺼야.. 이런 사소한거까지 이제 고치다보면 진짜 토큰이 잘 안달음.
뭔말인지 모르는거 다 아니까 그냥 복사해서 점검해달라고 먼저 하고, 그 다음에 고치도록 하세요.
그냥 이거 적용해줘 이러면 님이 뭘 하는지도 이해 못하고 있을테니까, 실제로 병목이 발생하고 있는지 자기 상황부터 이해하고 하세요.