Бюджет: 699 USD Срок: 14 дней
Добрый день! Нужен специалист по C++ чтобы добавить больше производительности в модель нейросети с высокоточными вычислениями. Мы используем библиотеки cpp_float_dec_100 для высокоточных вычислений. Из-за типа данных Multiprecision, мы не можем обучать на видео картах которые поддерживают только float or double, Поэтому вычисления нужно ускорять на процессорах добавив многопоточность.
1) Библиотека OpenMP, SIMD не поддерживается.
2) Также нужно добавить возможность сохранения модели и запуск сохранённой модели для дообучения.
3) Оптимизатор Adam сменить на GA (Генетический алгоритм). Либо любой другой, какой производительнее, но не на градиентном методе, они не работаю с данной функцией.
4) Данные постоянно загружаются заново при запуске, нужно этот процесс отделить или сделать так, чтобы загружались иначе и один раз, а не после каждого запуска теста. Убедитесь при проверке.
5) Добавить метрику R^2, чтобы отображалась в каждом поколении.
6) Добавить таймер, так как непонятно какую вечность она будет учиться.Либо реальная демонстрация обновления метрик, с какой-то миинмальной продолжительностью. Но точно не после поколения (аналог эпохи), а во время.
Данные скину в сообщениях.
7) Изменить Cpp_float_dec_100 на MPFR с точностью в 87 знаков в числах с плавающей запятой. Как минимум на 13 знаков вычислять меньше, что гораздо эффективнее. Вроде эта, саму версию думаю найдёте.
https://crd.lbl.gov/divisions/amcr/mathematics-dept/math/software/gmpfrxx-an-integrated-c-implementation-of-the-gnu-mp-and-mpfr-multiple-precision-libraries/
Там как раз можно легко переключаться на двойную точность ( примерно 7 знаков) и в любую.
Нужно провести тесты на пригодность модели для развёртывания на серверах. При качественной работе, оплата за проект вырастет. Нужно будет работать с большим количеством данных и проверкой результатов развёртывания с исправлениями.
Нужно довести точность хотя бы в 6-7 цифр из 87.
Количество данных, миллион строк. в 130 мб и 30 мб. +-
Спасибо! Срок в 10-14 дней.
Бюджет: 699 USD Срок: 14 дней
Нужна система для автоматической обработки больших объёмов информации с помощью ИИ Сейчас я использую собственный промпт в Claude. На небольших текстах он работает хорошо, но при больших объёмах нейросеть может пропускать части, останавливаться раньше конца или сообщать о завершении, хотя материал обработан не полностью. Нужна система, которая принимает сразу книгу на 200+ страниц, несколько книг, PDF, DOCX, TXT, субтитры, расшифровки аудио и видео или другой большой массив информации и автоматически обрабатывает его от начала до конца. Один из основных форматов результата для каждого смыслового предложения: English version. •••••••••••••••••••••••••••• Russian version. •••••••••••••••••••••••••••• English version. •••••••••••••••••••••••••••• English version. •••••••••••••••••••••••••••• Russian version. •••••••••••••••••••••••••••• English version. Каждая смысловая строка выводится четыре раза на английском и два раза на русском в указанной очередности. Перевод должен точно передавать смысл. Короткие предложения можно объединять, длинные — делить на законченные смысловые строки. Формат должен настраиваться: количество английских повторений и переводов, их очередность, языки, разделитель, длина строк, основной промпт и сохранение разных шаблонов. Например, вместо English–Russian–English–English–Russian–English можно выбрать любую другую последовательность. Если документ невозможно обработать одним запросом, программа должна сама разделить его на внутренние блоки, отправить их в Claude, ChatGPT, Gemini или другую модель, проверить результат, повторить проблемные части и объединить всё в один файл. Пользователь не должен вручную копировать текст по четыре страницы. Необходимо проверять, что не пропущено ни одного предложения, абзаца или смыслового фрагмента, отсутствуют дубли между блоками, а структура соответствует шаблону. Проверка не должна основываться только на утверждении нейросети. Обработка аудио Система также должна обрабатывать большие архивы аудио, например Telegram-канал с 300 эфирами примерно по одному часу. Желательно автоматически скачать аудио либо принять весь архив, распознать речь и обработать всё без ручного участия. По каждому эфиру должна создаваться структурированная выжимка: тема, главные мысли, важные факты, примеры, рекомендации и выводы. Приветствия, реклама, разговорный мусор и бессмысленные повторы удаляются, но полезная информация сохраняется. После обработки нужны не только отдельные конспекты, но и один общий читабельный документ, где информация объединена по темам. Если тема обсуждалась в разных эфирах, материалы собираются в один раздел, дубли удаляются, а ссылки на исходные записи сохраняются. В результате должны быть: — выжимка по каждому эфиру; — общий тематический документ; — поиск по словам и темам; — связь выводов с исходным аудио; — сохранение прогресса и продолжение после ошибок. Большую часть этих действий я уже могу выполнять самостоятельно, но только на небольшом объёме и вручную. Поэтому также готов рассмотреть более эффективный способ скачивания и преобразования аудио в текст, если исполнитель предложит решение лучше используемого мной. Что указать в отклике Напишите: — как будет реализована система и какой продукт я получу; — какие модели ИИ и распознавания речи будут использоваться; — как проверяется полнота и исключаются пропуски и повторы; — можно ли менять промпты, количество переводов, повторений и их очередность; — возможно ли скачивание материалов из Telegram; — стоимость разработки, API, сроки и цену дальнейших доработок. Главная цель — универсальная система, которая без ручного участия обрабатывает большие книги и сотни часов аудио, не теряет информацию и выдаёт готовый результат строго по выбранному шаблону.
Мы ищем опытного разработчика Blockchain Full-Stack, который поможет создать игру Endless Runner нового поколения с механиками игрового процесса на блокчейне, NFT и токенизированными наградами. Это возможность поработать над инновационной игрой, которая сочетает современные веб-технологии с блокчейн-инфраструктурой. Вы будете сотрудничать с разработчиками игр, бэкенд-инженерами и дизайнерами для создания масштабируемых смарт-контрактов, интеграций Web3 и бесшовного игрового опыта.
Мы занимаемся получением грантов для уже существующих компаний, которые планируют инвестиции. Мы пришли к идее помощи в создании / объединении доступных моделей ИИ для поиска компаний, которые планируют или уже находятся в процессе инвестиций, и предложить им на это гранты (в основном мы занимаемся грантами на покупку машин и оборудования). ИИ будет просматривать доступные сайты и реестры для поиска инвесторов. Затем он также займется автоматизацией рассылки писем этим компаниям и в ответ будет отсеивать компании, которые: - соответствуют категории лида (думаю, 5-6 параметров); - ответили на письмо и заинтересованы в гранте; Конечно, дополнительные предложения приветствуются, я также думаю о голосовых звонках и отправке SMS. Отмечу, что меня не интересует поиск ТОЛЬКО крупных или очень крупных компаний, но также и меньших, например, нанимающих 8-50 человек. И не только большие города, но и меньшие города. Примерная цель для теста: ПОДКАРПАТСКОЕ Для микро, малых и средних предприятий (МСП) и крупных предприятий из Подкарпатского воеводства, которые относятся к отрасли безопасности и обороны. Под предприятием из отрасли безопасности и обороны понимается предприятие, которое: разрабатывает или производит продукты, технологии или системы, предназначенные для военных применений, связанных с национальной безопасностью, защитой критической инфраструктуры или безопасностью граждан или предоставляет услуги, поддерживающие системы безопасности и обороны (например, в области кибербезопасности) или проводит исследования и разработки в области военных технологий и систем безопасности и которые получают значительную долю доходов от продажи продуктов, технологий, систем или услуг в области безопасности и обороны, т.е. более 5% от общего чистого дохода (в сумме за последние 3 закрытых отчетных периода). Поддержка доступна для компаний, которые ведут хозяйственную деятельность организованно и непрерывно на территории Подкарпатского воеводства в течение не менее 24 месяцев, считая назад от даты объявления набора. У нас есть предложения сайтов для поиска. В конечном итоге программа ежедневно готовила бы для нас сводку о таких инвесторах. Может кто-то может нам в этом помочь? Я читал, что это возможно, но сам не имею времени заняться этим :)
Необходимо разработать сервис на базе Claude или другой подходящей AI-модели, который сможет автоматически находить компании-конкурентов, связываться с ними по электронной почте и телефону, собирать необходимую информацию и заносить результаты в единую таблицу. Основная задача сервиса Пользователь задаёт конкретный запрос, например: - узнать стоимость определённого вида мяса; - узнать цену на конкретный вид древесины; - уточнить стоимость товара или услуги; - проверить наличие продукта; - узнать сроки выполнения заказа; - получить условия сотрудничества. После этого система должна: 1. Найти подходящие компании. 2. Собрать их контактные данные. 3. Отправить им персонализированные письма. 4. Позвонить компаниям с помощью AI-бота. 5. Получить ответы на заданные вопросы. 6. Сохранить все результаты в Google Sheets или другую таблицу. Под каждую новую задачу пользователь должен иметь возможность менять поисковые запросы, критерии отбора, текст письма и сценарий телефонного разговора. Этап 1. Сбор базы компаний Этап 2. Email-рассылка и сбор ответов Этап 3. AI-обзвон компаний --- Важные технические требования - Возможность использовать Claude для генерации писем, анализа ответов и управления диалогом. - Возможность заменить AI-модель без полной переработки системы. - Интеграция с Google Sheets. - Интеграция с Gmail или другим почтовым сервисом. - Интеграция с сервисом AI-телефонии. - История всех писем, звонков и изменений. - Возможность остановить или поставить задание на паузу. - Контроль расходов на звонки, письма и AI-запросы. - Ограничение количества звонков в день. - Защита от повторной отправки писем и повторных звонков одной компании. - Соблюдение законодательства о телефонных звонках, записи разговоров, email-рассылках и использовании персональных данных. --- Ожидаемый результат В результате должен получиться сервис, в котором пользователь создаёт задание, указывает, какую информацию необходимо узнать, выбирает географию и источники, после чего система самостоятельно: 1. Собирает базу компаний. 2. Находит контактные данные. 3. Отправляет персонализированные письма. 4. Обзванивает компании по заданному сценарию. 5. Анализирует ответы. 6. Формирует единую таблицу с результатами. 7. Показывает, из какого источника была получена каждая информация.Для первого обсуждения с разработчиком также стоит попросить отдельно оценить стоимость и сроки MVP, автоматического парсинга, AI-телефонии и ежемесячной инфраструктуры.
Всем привет! Сейчас на рынке очень много селлеров, которые продают токены claude через прокси Мне необходимо протестировать разных селлеров и понять, какое API работает наиболее исправно для кодинга claude code Нужно будет авторизовываться через терминал в claude code и смотреть на стабильность работы API (прогонять под нагрузкой) и найти наиболее оптимальный Кто сейчас может взять в работу?