🚗𝐋𝐄𝐆𝐀𝐂𝐘(BH5),𝔸𝕃𝕃 ℕ𝔼𝕎 𝗟𝗘𝗢𝗡𝗘(AP3), 𝔸𝕃𝕋𝕆(SS30V,HA36V),𝗦𝗔𝗠𝗕𝗔𝗥(TV1,TV2,TW2) ‖ 🏍𝖲𝖳𝟦𝖲 ‖ 🚲𝐁𝐑𝐎𝐌𝐏𝐓𝐎𝐍 ‖ like:オープンソース,DIY等

栃木 宇都宮市
Joined May 2013
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#長岡花火 全部iPhoneで撮った🎆✌️
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ローカルLLM(GGUF)の中から「性格や話し方を変えるニューロン」を探して、試して、持ち出せるツールを作りました🧠 リポジトリはリプに貼ってます。 元ネタは @_lyraaaa_ 氏の neuron-explorer です。 面白いものを本当にありがとうございます! Qwen3.5-4B のニューロンを 1 個ずつ押して、何が起きるかを調べる研究ツールです。これを llama.cpp の上で動くように作り直し、手元の GGUF で使えるように汎用化しています(元のコードは使っていません)。 ■ できること ① 探す ・重みを読むだけで、各ニューロンがどんな単語を押し上げるかを一覧できる ・ニューロンを押したとき、次の単語の確率がどう変わるかを測れる ・実際に押して文章を書かせ、ランダムな方向を押した場合と比べて「偶然じゃない変化」を見分けられる ・「悪役 vs 普通」のように目的が決まっていれば、その差から逆引きして全層の候補をランキングできる ② 試す ・複数のニューロンを組み合わせたレシピを作り、同じ質問に「逆に押す/押さない/押す」の 3 列で答えさせて比較できる ・押す強さは「その層の普段の信号の大きさの何倍か」で揃えているので、層が違ってもほぼ同じ感覚で調整できる ③ 持ち出す ・レシピを llama.cpp の control vector として書き出せば、llama-cli や llama-server でそのまま使える ・Llama 系などのモデルなら、レシピを焼き込んだ GGUF も作れる ④ 見る ・全層・全ニューロンを点で描く 3D マップ付き(Web UI、日本語/英語) ・点の色を「押したときの効き目」「狙った方向との近さ」「入力した文章で光った量」などに切り替えられる ・どのニューロンがどのニューロンを押すか、つながりを線で追える ⑤ AI に任せる ・MCP サーバを付けたので、Claude Code などのエージェントに探索からレシピ作成まで任せられる。見つけた候補は Web UI 上で強調・メモして見せてくれる ■ 注意点 ・性格や話題を寄せるだけで、モデルが賢くなるわけではない。強く押すほど文章は崩れる ・Qwen 系・Gemma 系は llama.cpp の仕様上、焼き込みはできない(control vector で押すことはできる) ・MoE モデルは今のところ対象外(できるところまで対応予定。まずは専門家ごとのニューロンを探して押すところから) ・動作確認は Qwen3 / Qwen3.5 / SmolLM2(RTX 3080)。初めてのモデルでは最初に gne verify で確かめるのがおすすめ
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♡♡ ⋱ 💗𝐬𝐭𝐚𝐫𝐭💗 ⋰ アイドル曲で盛り上がりたい🎶 コメント沢山して( ᐡᴗ ̫ \ᐡ)♡ 【#歌枠/Singing】初見歓迎✨️アイドルソングで盛り上がれ💜 #shorts #karaoke【月紫アリア/Vtuber】 youtube.com/live/OZs0Hm1zHIk… @YouTubeより ♡♡
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It's been a while since I showed any Jev stuff but I've been cooking on a way to use @GoogleDeepMind's EmbeddingGemma2 as an insanely fast real-time /v1/systemone endpoint (20ms on text, 100ms on images). It's trainable in real-time, can distill an upstream teacher model, and is multi-modal by default. Hard to believe a @googlegemma model of this size can do so well with the right harness!
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ROG Ally XでGemma 4 12Bをllama.cpp ROCmで動かして音声認識試している 適切にシステムプロンプト設計してやればWhisperよりも意味的に正確にASRしてくれるような感じがする。Whisperと違ってリアルタイム性は下がるものの
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スバルの弱点は水平対向なことよりもフロントオーバーハングに全エンジン重量が乗っかっていることだよなあと度々思う よく言われる燃費云々も水平対向が悪いのではなく四駆だからだろうし 様々なトレードオフの結果だから一概な解決法は無いし、全般的に却って合理性のある構造には思う
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水平対向エンジンその物は重心が低いのに、低い位置にマウントしてないから意味ある?問題はもちろん フロントアクスルより前のオーバーハングにエンジンがいる時点で前後重量配分的にどうなん? とインプレッサを所有して整備して感じた 35GT-Rみたいにトランスアクスルにするのが理想なんだろうけど
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㊗️SUBARU-EPC-STATIC㊗️ AA系レオーネからSKフォレスターくらいまでの範囲のスバル車の車台番号を入れると車両情報を引けて、部品の展開図を見て選択して品番確定可能 静的サイト完結でレスポンシブな縦開き構造なので、携帯電話でもPCでも使いやすい……はず kenh0u.github.io/subaru-epc-…
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外装色問題は修正完了 部品番号がおかしかったりしたら信頼に関わるので、改めて全車種全年改でテストさせる
インディゴブルーメタリック来ました!!!✌✌✌
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信頼に関わる部分を解決。公開済。 これで一旦は開発完了………としたいものの、人間目線では良いけどLLM目線でも引きやすくなるようにとかは今後考えるかもしれない。 LLMに「AP3-00xxxxの○○(部品名)の品番引いて」と言ったら出てくる、みたいな世界線でありたい
GLM-5.3-Flashに全車種全年改の全展開図の部品を一意に引けるだけでなく元ネタのSQLiteと同等の結果になることを確認せよと言ったら1.5%違っていたらしく(と言っても車種レベルでは正しくて年改や色周りのズレかとは思う)、修正させた。人間には到底難しい部品130万点確認されているので大変良い
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GLM-5.3-Flashに全車種全年改の全展開図の部品を一意に引けるだけでなく元ネタのSQLiteと同等の結果になることを確認せよと言ったら1.5%違っていたらしく(と言っても車種レベルでは正しくて年改や色周りのズレかとは思う)、修正させた。人間には到底難しい部品130万点確認されているので大変良い
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ROG Ally XでのLLM実行、気付いたら電源落ちていることが多くて何なんだよと思ったら任せているGLM-5.3-Flash(もちろん別ノード)が強引すぎてpower_dpm_force_performance_level=highにして電源電圧落ちたからで草 autoなら落ちないのでLinux kernelは無罪
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torneリバースエンジニアリング実装は確かに良いねと思うのと5V系で動く点も取り回し良さそうと思いつつも、PX-S1UDもそんなにダメな子じゃないよねという気持ちにもなり、更に地上波を見る価値自体が下がっている昨今だと結論そんなに暴騰しないだろうから一旦自分のスコープではないと踏んでいる
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PX-S1UDって5000円くらいじゃなかったっけみたいな気持ちで今見たら1万円近くするから確かに辛くて草 ts抜きでtorne使えるならハードウェアも2000円程度の価値は付いても良さそうと思いつつも、人件費と送料加味したらそんな小粒なものを転売対象にする人が居るとしたらむしろ感謝対象に思う
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ROG Ally XでLLM動かしてみているけども、何故か理論値の半分の速度しか出ないので最適化を実施中 理論値としてはQwen3.8-27B GSQ-RCO IQ3_Sで約10tok/s、Q8 KVで130k contextまでは現実的に可能なはずで… llama.cppのカーネルが使い物にならなそうならStrataをベースに作ろうかなとも思う
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ROCm的にはRAM速度は大体きちんと出た。しかし120GB/sではなく100GB/s程度なので、期待より少し遅いし雑にやるとここから更に遅くなるからQwen3.8-27Bは期待しすぎだった説も。まあ、常用は難しいことをさせない前提でGemma-4-12Bあたりが適任かと思われる
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スバルレオーネが群馬製作所矢島工場に里帰り…誕生55周年記念ミーティング response.jp/article/2026/10/… #エンタメ #クラシックカー #スバル
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JLCCNCでアルミのヒートシンクを発注したら5日くらいで届いた。2個で15000くらい。早いし安い。CNCで削ったようなフライスの跡がなく、ざらざらしている。どうやって加工したんだろう。
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iPhone Duoより新iPad miniの方が欲しい
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LLMでのソフトウェア開発は明らかに人間だけでのソフトウェア開発と律速部分が変わったからジャイアントキリングが有り得るという点で、今注力せずにいつやるんだ感あると思っている 1日あたりのPCに向かう時間がここ数ヶ月はかつてなく長くなっている気がする
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New GGUF(Strata): huihui-ai/Huihui-DeepSeek-V4.1-Flash-1017-abliterated-GGUF Strata This time the Strata weights are not provided directly; you need to run the command yourself to apply the patch. For details, Please refer to README.md in the Strata-deepseek-v4.1-flash-IST-DAS directory. huggingface.co/huihui-ai/Hui…
New GGUF(unsloth-UD-IQ1_M, UD-IQ1_S): huihui-ai/Huihui-DeepSeek-V4.1-Flash-1017-abliterated-GGUF This is an uncensored version of deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 created with abliteration. The UD- series come from unsloth/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GGUF. Only layers 11 to 28 (0-based indexing) have been ablated. The expert system was not ablated. Only 18 weights were ablated in total (the 18 attn_output_b tensors); everything else was left untouched. huggingface.co/huihui-ai/Hui…
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