EstraCode Studio

[Edoardo_95]

si puo enpletare anche il superenalotto.grazie e complimenti

Implementare il gioco del superenalotto implicherebbe una quantità di tempo e lavoro esorbitante. Il software attuale l'ho pubblicato dopo mesi di sviluppo... però, è una richiesta interessante. Valuterò i tempi ed il modo e prenderò in considerazione la richiesta

 

[Edoardo_95]

Senza parole.. @Edoardo_95 senza parole...

Hai visto la nuova funzione sui metodi sommativi nel sottomenù analisi? Cosa ne pensi?

 

[fillott0]

Hai visto la nuova funzione sui metodi sommativi nel sottomenù analisi? Cosa ne pensi?

Con tutta sta roba ci si deve fare un po anzi 2 po di apprendimento/confidenza. Ci puoi fare uno script sommativo che credi , secondo le tue prove, più performante, così che si possa mettere sull'editor ? lo script dovrebbe essere fatto per poter essere controllato , dove l'ultima estrazione 'fine' dovrebbe essere 10 estrazione fa .

 

[lotto_tom75]

Hai visto la nuova funzione sui metodi sommativi nel sottomenù analisi? Cosa ne pensi?

non ancora ma appena posso ci darò un occhio e ti faccio sapere!

 

[lotto_tom75]

Hai visto la nuova funzione sui metodi sommativi nel sottomenù analisi? Cosa ne pensi?

Allora carissimo ci ho dato un'occhiata veloce e ho visto che praticamente a saperla usare anche quella sezione top potrebbe fare anche il caffè... Spettacolo Ad ogni modo.. io per adesso non la so usare... e quindi mi sa che posso esserti poco d'aiuto... Apparentemente per me il problema principale al riguardo adesso è quello di non poter vedere chiaramente dove poter mettere ad esempio il gruppo base (da far analizzare per sommativi sulla ruota target) e nel poter vedere la % positiva di successo per quello che ripeto a braccio ho testato.. Vedo i casi positivi quelli negativi ma non la %+ relativa.. e per farla a mente.. sono pigro.. Vorrei poter calibrare in sostanza i vari elementi come range temporale colpi di attesa per il relativo esito del sommativo ecc.. ps: ne approfitto per dirti che ho provato ahimè senza successo a far interagire i miei modelli ollama con il programma . Se tu facessi una piccolissima legenda anche qui solo nel tuo thread che spiega in modo semplice come si agganciano sarebbe il top perchè poi chiedo tutto a loro... Complimenti e grazie ancora per tutto quello che hai fatto e che fai super programmatore @Edoardo_95 ! ps2: E tu cosa ne pensi della mia Susanna Frankenstein III? realizzata tutta in modalità vecchio vibe coding (non in modalità full automated per intenderci )

 

[Edoardo_95]

Con tutta sta roba ci si deve fare un po anzi 2 po di apprendimento/confidenza. Ci puoi fare uno script sommativo che credi , secondo le tue prove, più performante, così che si possa mettere sull'editor ? lo script dovrebbe essere fatto per poter essere controllato , dove l'ultima estrazione 'fine' dovrebbe essere 10 estrazione fa .

Ma sai che hai ragione... È una analisi molto potente ma anche molto dispersiva. Io che l'ho scritta capisco come usarla, ma non ho pensato a chi si approccia per la prima volta. Sistemerò subito, grazie mille

 

[InRicordo]

Con tutta sta roba ci si deve fare un po anzi 2 po di apprendimento/confidenza. Ci puoi fare uno script sommativo che credi , secondo le tue prove, più performante, così che si possa mettere sull'editor ? lo script dovrebbe essere fatto per poter essere controllato , dove l'ultima estrazione 'fine' dovrebbe essere 10 estrazione fa .

Ma sai che hai ragione... È una analisi molto potente ma anche molto dispersiva. Io che l'ho scritta capisco come usarla, ma non ho pensato a chi si approccia per la prima volta. Sistemerò subito, grazie mille

Se ho capito bene (e quando mai?) ci vogliono due po' cioè popò, per fare un qualcosa come si deve? Acc! Io faccio solo due pi pi', non ci riuscirò mai .

 

[Edoardo_95]

Allora carissimo ci ho dato un'occhiata veloce e ho visto che praticamente a saperla usare anche quella sezione top potrebbe fare anche il caffè... Spettacolo Ad ogni modo.. io per adesso non la so usare... e quindi mi sa che posso esserti poco d'aiuto... Apparentemente per me il problema principale al riguardo adesso è quello di non poter vedere chiaramente dove poter mettere ad esempio il gruppo base (da far analizzare per sommativi sulla ruota target) e nel poter vedere la % positiva di successo per quello che ripeto a braccio ho testato.. Vedo i casi positivi quelli negativi ma non la %+ relativa.. e per farla a mente.. sono pigro.. Vorrei poter calibrare in sostanza i vari elementi come range temporale colpi di attesa per il relativo esito del sommativo ecc.. ps: ne approfitto per dirti che ho provato ahimè senza successo a far interagire i miei modelli ollama con il programma . Se tu facessi una piccolissima legenda anche qui solo nel tuo thread che spiega in modo semplice come si agganciano sarebbe il top perchè poi chiedo tutto a loro... Complimenti e grazie ancora per tutto quello che hai fatto e che fai super programmatore @Edoardo_95 ! ps2: E tu cosa ne pensi della mia Susanna Frankenstein III? realizzata tutta in modalità vecchio vibe coding (non in modalità full automated per intenderci )

Sisi sto già procedendo a modificare EstraCode

 

[Edoardo_95]

Allora carissimo ci ho dato un'occhiata veloce e ho visto che praticamente a saperla usare anche quella sezione top potrebbe fare anche il caffè... Spettacolo Ad ogni modo.. io per adesso non la so usare... e quindi mi sa che posso esserti poco d'aiuto... Apparentemente per me il problema principale al riguardo adesso è quello di non poter vedere chiaramente dove poter mettere ad esempio il gruppo base (da far analizzare per sommativi sulla ruota target) e nel poter vedere la % positiva di successo per quello che ripeto a braccio ho testato.. Vedo i casi positivi quelli negativi ma non la %+ relativa.. e per farla a mente.. sono pigro.. Vorrei poter calibrare in sostanza i vari elementi come range temporale colpi di attesa per il relativo esito del sommativo ecc.. ps: ne approfitto per dirti che ho provato ahimè senza successo a far interagire i miei modelli ollama con il programma . Se tu facessi una piccolissima legenda anche qui solo nel tuo thread che spiega in modo semplice come si agganciano sarebbe il top perchè poi chiedo tutto a loro... Complimenti e grazie ancora per tutto quello che hai fatto e che fai super programmatore @Edoardo_95 ! ps2: E tu cosa ne pensi della mia Susanna Frankenstein III? realizzata tutta in modalità vecchio vibe coding (non in modalità full automated per intenderci )

Per quanto riguarda il tuo progetto devo farti i miei complimenti più sinceri. Bravo!
Però nel momento in cui chiedi il mio parere personale, devo necessariamente entrare nel tecnico ma proverò a semplificare al massimo.

Ritengo che l'idea sia valida come esperimento di ingegneria AI, soprattutto per l'obiettivo di ottenere il massimo da modelli linguistici molto piccoli attraverso una memoria esterna persistente.


Vorrei però fare alcune osservazioni tecniche.


Il primo aspetto riguarda il concetto di apprendimento. Un LLM che memorizza esperienze, le indicizza e le recupera successivamente non sta necessariamente imparando nel senso stretto del termine. Sta utilizzando una forma di memoria esterna, secondo principi già conosciuti nelle architetture RAG e nei sistemi agentici.


Il vero salto qualitativo sarebbe dimostrare che il Tamagoshi riesce non soltanto a ricordare informazioni, ma anche a generalizzare ciò che ha acquisito, affrontando problemi nuovi e migliorando concretamente le proprie prestazioni.


Un altro aspetto importante riguarda le dimensioni. Un modello estremamente piccolo può disporre di una biblioteca enorme, ma la quantità di conoscenza disponibile non elimina i limiti intrinseci della sua capacità di ragionamento.


Trovo interessante anche l'idea di consolidare le esperienze e trasformarle in conoscenze sintetiche. Occorre però prevedere controlli sulla qualità delle informazioni: senza una validazione, il sistema rischia di consolidare anche errori e interpretazioni sbagliate.


Per rendere la competizione realmente significativa, proporrei benchmark identici per tutti, confronti con il modello originale senza memoria, test a freddo e soprattutto prove su problemi mai incontrati precedentemente.


Separerei inoltre i risultati ottenuti autonomamente da quelli derivanti dall'intervento del Big Brain.


In conclusione, considero il progetto interessante e meritevole di sperimentazione. Non rappresenta necessariamente un nuovo paradigma di intelligenza artificiale, ma potrebbe produrre risultati utili nell'ottimizzazione della memoria e delle capacità operative dei piccoli LLM.


La domanda più importante, secondo me, non è quanta memoria possa accumulare il Tamagoshi, ma quanto riesca effettivamente a migliorare grazie a quella memoria, rispetto allo stesso modello che ne è privo.


È proprio su questo punto che concentrerei l'esperimento.

 

[lotto_tom75]

Per quanto riguarda il tuo progetto devo farti i miei complimenti più sinceri. Bravo!
Però nel momento in cui chiedi il mio parere personale, devo necessariamente entrare nel tecnico ma proverò a semplificare al massimo.

Ritengo che l'idea sia valida come esperimento di ingegneria AI, soprattutto per l'obiettivo di ottenere il massimo da modelli linguistici molto piccoli attraverso una memoria esterna persistente.


Vorrei però fare alcune osservazioni tecniche.


Il primo aspetto riguarda il concetto di apprendimento. Un LLM che memorizza esperienze, le indicizza e le recupera successivamente non sta necessariamente imparando nel senso stretto del termine. Sta utilizzando una forma di memoria esterna, secondo principi già conosciuti nelle architetture RAG e nei sistemi agentici.


Il vero salto qualitativo sarebbe dimostrare che il Tamagoshi riesce non soltanto a ricordare informazioni, ma anche a generalizzare ciò che ha acquisito, affrontando problemi nuovi e migliorando concretamente le proprie prestazioni.


Un altro aspetto importante riguarda le dimensioni. Un modello estremamente piccolo può disporre di una biblioteca enorme, ma la quantità di conoscenza disponibile non elimina i limiti intrinseci della sua capacità di ragionamento.


Trovo interessante anche l'idea di consolidare le esperienze e trasformarle in conoscenze sintetiche. Occorre però prevedere controlli sulla qualità delle informazioni: senza una validazione, il sistema rischia di consolidare anche errori e interpretazioni sbagliate.


Per rendere la competizione realmente significativa, proporrei benchmark identici per tutti, confronti con il modello originale senza memoria, test a freddo e soprattutto prove su problemi mai incontrati precedentemente.


Separerei inoltre i risultati ottenuti autonomamente da quelli derivanti dall'intervento del Big Brain.


In conclusione, considero il progetto interessante e meritevole di sperimentazione. Non rappresenta necessariamente un nuovo paradigma di intelligenza artificiale, ma potrebbe produrre risultati utili nell'ottimizzazione della memoria e delle capacità operative dei piccoli LLM.


La domanda più importante, secondo me, non è quanta memoria possa accumulare il Tamagoshi, ma quanto riesca effettivamente a migliorare grazie a quella memoria, rispetto allo stesso modello che ne è privo.


È proprio su questo punto che concentrerei l'esperimento.

Ok ma non era/è quella Susanna Frankentein III Quello su cui ti sei soffermato nell'analisi era ed è solo un recentissimo esperimento di gara/costruzione by 4 big AI (chatgpt, qwen, claude e gemini) riguardo appunto un micro agente semi autonomo che partendo da 0 impari qualcosa.. stile tamagotchi appunto. Susanna è tuttaltro.. è una piattaforma gestionale per gestire tipo harness multimodale più AI locali e remote singolarmente o simultaneamente

 

[Edoardo_95]

Ok ma non era/è quella Susanna Frankentein III Quello su cui ti sei soffermato nell'analisi era ed è solo un recentissimo esperimento di gara/costruzione by 4 big AI (chatgpt, qwen, claude e gemini) riguardo appunto un micro agente semi autonomo che partendo da 0 impari qualcosa.. stile tamagotchi appunto. Susanna è tuttaltro.. è una piattaforma gestionale per gestire tipo harness multimodale più AI locali e remote singolarmente o simultaneamente

Perdonami mi sono confuso. Ho appena visto il link nel post precedente guardo subito

 

[Edoardo_95]

Ok ma non era/è quella Susanna Frankentein III Quello su cui ti sei soffermato nell'analisi era ed è solo un recentissimo esperimento di gara/costruzione by 4 big AI (chatgpt, qwen, claude e gemini) riguardo appunto un micro agente semi autonomo che partendo da 0 impari qualcosa.. stile tamagotchi appunto. Susanna è tuttaltro.. è una piattaforma gestionale per gestire tipo harness multimodale più AI locali e remote singolarmente o simultaneamente

Mmm ho visto gli screenshot. Molto interessante come progetto.

Per analizzare tecnicamente Susanna, partirei da una definizione precisa: non è semplicemente un'interfaccia per interrogare modelli AI, ma una potenziale piattaforma di orchestrazione multimodale e multi-modello, capace di coordinare sistemi di intelligenza artificiale locali e remoti, sia individualmente sia attraverso esecuzioni concorrenti o collaborative.
La distinzione è importante perché il valore tecnico del progetto non dipende principalmente dal numero di AI supportate, ma da come vengono gestite, coordinate e fatte interagire.

Le aree fondamentali che penso vadano analizzate​

Area	Cosa verificare tecnicamente
Architettura software	Modularità, separazione tra interfaccia, orchestratore, provider e motori di inferenza
Model management	Gestione dinamica di modelli locali e API remote, caricamento, scaricamento e configurazione
Orchestrazione multi-AI	Esecuzione parallela, sequenziale, routing, sincronizzazione e aggregazione dei risultati
Multimodalità	Supporto effettivo per testo, immagini, audio, video e documenti, anche in flussi combinati
Harness agentico	Gestione di tool, memoria, contesto, workflow, stato degli agenti e cicli di esecuzione
Prestazioni	Latenza, throughput, consumo RAM/VRAM, gestione della concorrenza e scalabilità
Affidabilità e sicurezza	Timeout, cancellazione, isolamento degli strumenti, autorizzazioni, protezione dei dati
Osservabilità	Log strutturati, tracciamento delle esecuzioni, token consumati, costi, errori e metriche

Bisognerebbe capire se Susanna gestisce queste modalità:

• Parallel execution: più modelli elaborano contemporaneamente lo stesso input.

• Sequential execution: il risultato di un modello diventa l'input di un altro.

• Collaborative execution: modelli con ruoli diversi analizzano, criticano o verificano il lavoro degli altri

• Dynamic routing: il sistema seleziona automaticamente il modello più adatto al compito.

In parole povere, c'è tanto da fare ma qui beh, qui c'è del genio. Sopratutto se sviluppato in vibe coding. Non vedo l'ora di testare la tua prima release