Ой все, давай не будем нищебродство прикрывать другими стеками. Что есть на убунте чего нет в маке? Ну и М5 только с 22 октября выйдет, там есть прирост но он важен для тех кто в графике сидит. Для задач разработки М4, который кстати вышел в конце 24 года - за глаза.
Мне важнее, что бы система работала стабильно, а не возможность хард заменить. Вся настройка заняла - нажать кнопочки - перенести ситему и потом пароли перетащить свои. Облачного терабайта мне хватает за глаза, чтобы не замусоривать диск в лаптопе.И 24 Гига в маке это совсем не тоже самое что 24 на виндовом буке. Критику готов слушать от тех, у кого мак и кто может обьективно сравнивать, а не от знатоков, которые делают выводы по статейкам в блогах.
Ты не умеешь релизится правильно))) Последняя цифра - это патч, если ты нашел и исправил что-то, вторая - добавление нового функционала не ломая старый - минор. Если же новая версия несовместима, Это уже мажор - первая цифра.В УИИИИ такого не рассказывали?
Забавно наблюдать, конечно, как Тула, которая противопоставлялась ИИ, в итоге превратилась в обычного ИИ-агента со стандартными возможностями ЛЛМки. Не осуждаю, в принципе направление верное, но сам факт...
Мне желательно, чтобы я отдал строчки таблицы и получил максимально читаемый заголовок.
Не Форель стейк, а стейк из форели; не судак заморозка, а судак замороженный, не лосось икра слабая соль, а икра лосося слабосолёная.
Если под каждый тип делать свой шаблон, то для этого не нужны сторонние решения, для этого подойдёт if and else внутри скриптов. Тогда, в крайнем случае, внешнее решение должно получать таблицу и приводить падежи и род в нужный вид или получать данные типа: "рыба - ж.р., заморозка - ед.ч, ж.р, р.п".
Я бы такую задачу решал двумя вариантами.1. Создал бы свою модель с помощью PyTorch и обучил бы ее. На выходе полная независимость, после обучения сможет работать на дохлых компах. Но требует хороший датасет с примерами.2. Взял бы небольшую модель, хорошо работающую с русским языкоми дообучил бы ее. Тут уже не нужен большой датасет, она по нескольким примерам поймет, что от нее хотят. Вот тут уже простор для творчества.- Прикрутить pymorphy2 - он умеет спрягать автоматически.- Синонимайзер, только не так как у автора - иметь огромную базу данных. Достаточно примеров.
- DeepPavlov - чтобы корректировать такие перлы как у автора про читать чай)- RAG - чтобы дообучать модель на примерах существующих магазинов.В итоге получится полная автоматизация.
Показательно, впрочем как и само название темы)))Мне вот интересно, что, это комплексы такие? Те, у кого в школе были двойки по языку обязательно лезут в литераторы?
