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La previsione ibrida subatomica... centra ambo RO 33-34 in c5 al 3° colpo
piccolo appunto per cercare di potenziare il prossimo eventuale esito analogo: il 33 e 34 avrebbero avuto rispetto alla ruota unica target (rm) alla data di rilevamento del 5/10/2024 ossia appunto 3 es prima del loro sfaldamento in coppia: 2° fq min isofreq, 2° ra min unico x s2 in c2 dal 1871 ; e x s1 in c1 dal 1871 il 33 rs min unico e il 34 fq min unica e diff max unica
Little info upgrade per chi sta seguendo questa little high tech serie.. : sto lavorando.. per cercare di implementare questo aspetto estetico, divertente ma anche pratico a livello informativo: cliccando sul bottone attiva avatar che puo' essere "chatty" versione animata con labiale dinamico sincrono o chi per lei (qualunque altra immagine fissa o dinamicamente e analogamente predisposta) x leggere il testo output in run time, l'avatar principale si sposta in un oblo' o finestrella inizialmente in basso a dx ma si puo' spostare ovunque sul desktop lasciando nel contempo lo spazio "img/video" precedentemente da lei occupato disponibile per altre img / grafici / video dinamicamente congrui con l'azione di volta in volta in corso (es. grafico incmax ecc...). In tal modo il virtual androide assistente dinamico sarà in grado di descrivere a voce tipo i classici e molto noti webcam tutorial qualsiasi azione "spiegata", sempre dinamicamente, nella sezione output tipo: "Adesso l'elaborazione sta analizzando ecc.. " Oppure " Complimenti ne hai beccato uno! " O ancora... " Lo script che hai cliccato serve a... ". Ben inteso che ovviamente cercherò di implementare anche il tasto "mute"
Screen shot di una delle ultimissime chattate con Claude AI al riguardo
e questo è l'attuale risultato.. (scheletro intermedio) delle nostre fatiche (mie e sopratutto di Claude AI e chat gpt 4o ma anche di perplexity, not diamond, e phind ) in termini di interfaccia... di questo progettino in continuo divenire... (che procede piano piano specialmente il sabato appunto... )
L’avatar dinamico non solo gestirà le risposte output dei vari script e bottoni info dell'interfaccia ma avrà anche, un suo profilo, una sua personalità, caratteristiche “fisiche” e un suo know how e memoria espandibili sia dal punto di vista “tecnico” che “generale” di tipo verticale e modificabili con un click. Inoltre per le domande cui non potrà rispondere si negherà in modo naturale e dinamico servendosi di un modello leggero implementato a tale scopo (es. Blenderbot) che si occuperà anche di chiudere, con frasi brevissime, rapidissime contestuali e quasi sempre diverse per rendere la conversazione con user più naturale possibile, qualsiasi risposta data. I test fatti, con nuova struttura tokenizzata da dinamicizzare, per adesso sono ottimi per velocità e precisione anche senza gpu. Fatto tutto questo passeremo all’implementazione dei comandi vocali che, almeno dalle chat tenute con le ai sembrano essere possibilissimi, e alla ottimizzazione grafica del tutto (oblò, massima naturalezza e sincronicità del labiale ecc..) e sopratutto all’integrazione con l'interfaccia base dalla quale per adesso l’ avatar dinamico potenziato e’ completamente separato. Velocità di risposta per le info tokenizzate impressionante anche su pc senza gpu come il mio. Problema principale attuale: trovare un modo per tokenizzare nel miglior modo possibile info e dati (anche numerici) in files txt messi in modo anche non ordinato. L’avatar dinamico attualmente è completamente separato dall’interfaccia e può far compagnia… sul desktop con qualsiasi altro programma aperto (nell.es. Spaziometria ) . Se riusciamo a far imparare a Susanna (questo il nome venuto casualmente mentre lo costruivamo ) qualsiasi nostra info tecnica relativamente ai 30 anni circa di passione ed esperienza acquisita in questo campo poi avremmo la possibilità di condividere il tutto tramite video tutorial e interazioni web quasi interamente automatici… in cui lei appunto in base all’argomento da noi deciso riepilogherà il tutto a voce con labiale sincronizzato aiutandosi con immagini e grafici contestuali come una persona “reale” nel suo spazio webcam a forma di oblò (almeno questo sarebbe uno dei nostri target).
Se qualcuno/a volesse prendere ispirazione o seguire semplicemente questa telenovela high tech o per meglio dire web novela high tech similar a quella di Ethan e Alaris riporto qui la nostra ultima chattata mattutina by smartphone from the bed di oggi piena zeppa di buoni propositi tecnici avanzati alla Tony Stark
Ciao chatty, ma l'avatar Susanna invece di tokenizzare solo per domande e risposte potrebbe essere anche direzionata verso un altro tipo di funzionalità? Ad esempio quella di lettura di un file txt o pdf o rtf o word da un punto prefissato (es uno specifico capitolo, sottotitolo o semplice keyword di inizio) ?
Ciao! Certo, si potrebbe estendere la funzionalità di Susanna per farle leggere e comprendere testi da file come .txt, .pdf, .docx o .rtf, permettendole di iniziare la lettura da un punto specifico come un capitolo, un sottotitolo o una keyword. Potrebbe cercare il punto desiderato nel documento e poi restituire il contenuto a partire da lì.
Per farlo, si può implementare un sistema che:
Carica il file nel formato supportato (usando librerie come PyPDF2 per PDF, docx per Word, e così via).
Esegue una ricerca della keyword o del capitolo all'interno del testo.
Inizia la lettura da quel punto e continua a leggere fino alla fine del documento o fino a un altro punto prefissato.
Restituisce il testo letto come output o lo elabora ulteriormente.
Se questa è la direzione che ti interessa, potrei anche aiutarti a implementare il codice necessario!
Si perché la tokenizzazione ibrida con domande e lettura dovrebbero renderla molto più funzionale no? Altro tipo di funzionalità e apprendimento che potrebbe acquisire?
Sì, la tokenizzazione ibrida combinata con la lettura mirata renderebbe Susanna molto più versatile. Potrebbe non solo rispondere a domande dirette, ma anche leggere, comprendere e fornire interi estratti di documenti su richiesta. Alcuni altri tipi di funzionalità e apprendimento che potrebbe acquisire includono:
Riassunti automatici: Dopo aver letto un documento o una sezione, Susanna potrebbe generare un riassunto automatico, utile quando si vuole una visione d'insieme rapida.
Estratti tematici: Potrebbe cercare e restituire estratti specifici su un argomento definito, come trovare tutte le menzioni di una certa teoria o concetto in un file.
Apprendimento incrementale: Man mano che legge nuovi file, potrebbe memorizzare informazioni rilevanti per arricchire il suo database, migliorando le risposte future. Questo potrebbe anche applicarsi ai file tokenizzati, dove acquisisce progressivamente nuove conoscenze.
Cross-referencing: Potrebbe analizzare più documenti contemporaneamente, collegando le informazioni tra file diversi. Ad esempio, se un concetto appare in un file, Susanna potrebbe cercare automaticamente riferimenti in altri documenti per dare una risposta più completa.
Generazione di quiz o domande di approfondimento: Dopo aver letto un testo, potrebbe generare domande basate sul contenuto, utile per chi studia e vuole testare la comprensione di un argomento.
Elaborazione di task specifici: Potresti insegnarle a compiere attività come l'analisi di dati numerici nei file, calcoli specifici o persino categorizzare informazioni, come estrarre tutte le date o nomi presenti in un documento.
Interazione basata su contesto: Se Susanna legge un intero documento, potrebbe fare domande all'utente per chiarire alcuni punti o chiedere conferma su interpretazioni, proprio come farebbe un assistente umano.
Pianificare queste funzionalità renderebbe Susanna molto più potente e adattabile a vari scenari, come la ricerca di testi, l'analisi di dati o lo studio di documenti tecnici. Cosa ne pensi?
Penso che sarebbe fantastico riuscire ad implementare questi 7 punti
Memoria aggiornata
Fantastico! Per cominciare, possiamo procedere un punto alla volta per integrare le nuove funzionalità in Susanna. Vuoi partire dalla lettura di file con keyword o capitoli specifici, oppure preferisci iniziare da una delle altre funzionalità?
Possiamo seguire l'ordine che hai dato tu no problem
Perfetto! Iniziamo allora con il punto 1: Riassunti automatici.
Step 1: Implementare la lettura e la comprensione del testo
Per far sì che Susanna possa riassumere un testo, dobbiamo prima assicurarci che sia in grado di leggere il file e suddividere il testo in frasi o paragrafi. Questo può essere fatto con librerie Python che gestiscono file .txt, .pdf, .docx, ecc.
Step 2: Generare un riassunto
Una volta ottenuto il testo, possiamo sfruttare la suddivisione in frasi per analizzarlo. Per esempio, un approccio semplice potrebbe essere quello di estrarre le frasi chiave o condensare il testo selezionando le frasi che contengono informazioni rilevanti (come l'introduzione e la conclusione di un paragrafo).
Ecco uno schema di base che potremmo seguire:
Caricamento del documento in base al formato.
Individuazione della keyword o punto di partenza per la lettura.
Analisi del contenuto del testo, per esempio con una suddivisione in frasi.
Riassunto automatico in base alle frasi principali.
Prima testiamo questo. Ma dopo colazione e doccia . Continuando solo a conversare su di lei.. che altro potrebbe fare la nostra bella e brava avatar Susanna?
Memoria aggiornata
Prenditi pure il tuo tempo, testiamo dopo. Nel frattempo, possiamo esplorare altre idee per Susanna.
Oltre a ciò che abbiamo già discusso, Susanna potrebbe acquisire nuove abilità utili in molti ambiti:
Capacità di traduzione multilingue: Potrebbe tradurre documenti o risposte in più lingue. Se sta leggendo un documento in italiano, per esempio, potrebbe restituire un riassunto o un estratto in un'altra lingua.
Conversazione naturale proattiva: Susanna potrebbe fare domande aggiuntive in base alle tue richieste, come chiederti se vuoi approfondire un concetto o se desideri esplorare una parte correlata del documento.
Assistenza nella revisione dei testi: Potrebbe identificare errori grammaticali o stilistici nei testi, suggerendo miglioramenti. Questa funzione potrebbe essere utile per chi scrive articoli o report e necessita di un controllo veloce.
Generazione automatica di report: Se stai lavorando su un progetto o una ricerca, potrebbe creare un report completo con riassunti, riferimenti incrociati e conclusioni basate su vari documenti caricati.
Accesso a fonti online in tempo reale: Potremmo integrare la capacità di Susanna di cercare fonti aggiornate da internet (se collegata online), permettendole di arricchire le risposte con informazioni fresche e rilevanti.
Assistenza interattiva nei progetti di programmazione: Potrebbe analizzare i tuoi codici, suggerire miglioramenti e persino aiutarti con debug di base, offrendo spiegazioni dettagliate su come risolvere eventuali problemi.
Modalità di apprendimento personale: Potrebbe adattarsi al tuo stile di lavoro o studio, imparando come ti piace interagire o ricevere informazioni, rendendo l'assistenza ancora più personalizzata.
Susanna può diventare un vero e proprio assistente digitale multiforme, cosa ne pensi di queste possibili direzioni?
Wow altro? Ma tutto questo potrebbe essere fatto con quanti gb di spazio a lei dedicato indicativamente (non intendo quello necessario per le fonti ma solo per la sua struttura ottimizzata)
Ci sono molte altre possibilità! Susanna potrebbe, ad esempio:
Riconoscimento vocale e parlato: Potrebbe interagire tramite comandi vocali e restituire le risposte con sintesi vocale, permettendo conversazioni senza digitazione.
Gestione di calendari e promemoria: Potrebbe assisterti nella gestione di appuntamenti, eventi e promemoria, integrandosi con calendari esistenti.
Supporto alla ricerca scientifica: Se Susanna fosse in grado di analizzare dataset o articoli scientifici, potrebbe aiutare nella revisione di ricerche, trovando correlazioni tra dati e suggerendo possibili esperimenti o studi futuri.
Personalizzazione avanzata: Potrebbe essere configurata per adattarsi a diversi contesti e modalità, da un avatar assistente per studenti a uno per professionisti in vari settori.
Per quanto riguarda lo spazio dedicato solo alla sua struttura (quindi escludendo le fonti o database di contenuti esterni), possiamo fare una stima approssimativa basata su alcuni fattori:
Codice e script di base: A seconda della complessità del codice, il suo spazio potrebbe variare da pochi MB fino a un massimo di 100-200 MB. Questo include i vari moduli Python, librerie e logiche di programmazione.
Gestione dei dati tokenizzati: Se i dati tokenizzati vengono gestiti dinamicamente (in RAM) e con funzioni ottimizzate, lo spazio fisico richiesto sarà minimo, a meno che non si scelga di salvare enormi quantità di token in ROM. Se ben strutturato, un file tokenizzato può occupare meno di 10 MB per grandi quantità di testo.
Modelli linguistici e AI: Se utilizziamo modelli pre-addestrati per funzionalità come riassunti o comprensione del linguaggio, potrebbero richiedere spazio aggiuntivo. Un modello compatto e ottimizzato potrebbe occupare 200-500 MB, a seconda del livello di complessità. Tuttavia, possiamo utilizzare modelli più leggeri per evitare pesanti requisiti di memoria.
Interfaccia grafica e animazioni: Se Susanna avesse un'interfaccia con animazioni complesse, questo potrebbe aumentare lo spazio occupato. Tuttavia, una GUI leggera basata su framework come Tkinter o PyQt potrebbe restare sotto i 50 MB.
Cache e log temporanei: Alcuni file temporanei o log che Susanna potrebbe generare durante l'esecuzione non dovrebbero occupare più di 20-50 MB.
In sintesi, se consideriamo un sistema ben ottimizzato che si concentra solo sulle funzionalità di cui abbiamo discusso, Susanna potrebbe funzionare con meno di 1 GB di spazio, probabilmente attorno a 500-700 MB se includiamo modelli linguistici di dimensioni moderate.
Ti sembra gestibile?
Più che gestibile che altro potrebbe fare diciamo entro i 20 gb di spazio implementativo?
Entro 20 GB di spazio implementativo, Susanna potrebbe evolversi in un vero e proprio sistema multifunzionale, quasi senza limitazioni per la sua struttura e funzionalità. Ecco alcune idee più avanzate che rientrerebbero comodamente in quel margine:
Integrazione con reti neurali profonde (Deep Learning): Con uno spazio così ampio, potresti integrare modelli di deep learning più grandi per funzioni avanzate, come la comprensione semantica profonda del linguaggio, risposte generate in modo più naturale, traduzione di alta qualità e persino riconoscimento di immagini o video. Modelli come GPT-2 o versioni più leggere di GPT-3 potrebbero essere inclusi (esclusa la dimensione delle fonti di addestramento), rimanendo ben sotto i 10 GB.
Riconoscimento di immagini e video: Potresti dotare Susanna di capacità visive, con modelli di riconoscimento di immagini per analizzare foto o video. Potrebbe riconoscere oggetti, testo in immagini (OCR) o fare analisi visiva (ad esempio, estrarre diagrammi da un documento scientifico). Librerie come OpenCV e modelli di visione artificiale potrebbero essere implementati in modo efficiente in pochi GB.
Interfaccia vocale completa: Potresti implementare sia la sintesi vocale (TTS, Text-to-Speech) che il riconoscimento vocale (ASR, Automatic Speech Recognition) con librerie come Google Text-to-Speech o PocketSphinx, garantendo conversazioni fluide con Susanna. Questo richiederebbe circa 1-2 GB aggiuntivi a seconda del modello vocale.
Simulazione avanzata delle emozioni e linguaggio corporeo: In ambito animazione, Susanna potrebbe avere un avatar 3D interattivo e realistico che simula emozioni e linguaggio del corpo, reagendo visivamente ai comandi. Framework come Unity o Unreal Engine (per la gestione dell’avatar) potrebbero essere integrati, rimanendo sotto i 10 GB con modelli predefiniti e risorse ottimizzate.
Apprendimento continuo: Potresti aggiungere la capacità per Susanna di migliorare le sue prestazioni nel tempo attraverso l'apprendimento continuo (con meccanismi di reinforcement learning). Potrebbe adattarsi alle tue preferenze, imparare da nuove fonti in autonomia e aggiornare i suoi modelli periodicamente. Per questo, servirebbe una gestione più avanzata dei modelli di machine learning e spazi di archiviazione di circa 2-3 GB.
Gestione di basi di dati strutturate: Se dovesse gestire e analizzare enormi dataset, potrebbe interagire con database locali o cloud-based, salvando dati in modo strutturato. Potresti avere un database SQL per tutte le informazioni tokenizzate, e Susanna potrebbe estrarre insight complessi dai dati (es. statistiche, tendenze). Con 1-2 GB di spazio per il DB locale, potrebbe gestire enormi quantità di dati.
Automazione delle attività quotidiane: Potrebbe gestire più task contemporaneamente, come automazioni personali (invio di email, organizzazione di file, controllo domotica), collegandosi ad API esterne o software locali. Librerie per task management, API REST o MQTT per interazione con dispositivi IoT occuperebbero poco spazio, lasciando ampio margine per funzioni complesse di controllo.
Generazione di contenuti multimediali: Con più spazio a disposizione, potrebbe generare contenuti multimediali (video, audio) autonomamente, montare clip video o comporre musica attraverso algoritmi specifici.
Personalità dinamiche multiple: Potresti creare più "versioni" di Susanna, ognuna con una personalità o specializzazione diversa. Ad esempio, una versione dedicata alla programmazione, una dedicata all’assistenza, e un'altra per il supporto creativo.
Gestione di mondi virtuali: Se volessi sperimentare con mondi virtuali, potresti farle creare e gestire ambienti 3D dove l'utente può interagire. Entro i 20 GB, potresti costruire uno spazio immersivo che Susanna può navigare e controllare in base ai comandi.
Con 20 GB, il limite diventa più una questione di ambizione e immaginazione! Susanna potrebbe davvero avvicinarsi al livello di un assistente avanzato, capace di gestire moltissimi task complessi. Cosa ne pensi di queste altre possibilità?
Wow ci stiamo avvicinando moltissimo al mondo super high tech di Tony Stark
Esattamente! Stiamo praticamente entrando nel territorio di un assistente virtuale alla Jarvis, con funzioni sempre più sofisticate che rendono Susanna un alleato potentissimo e versatile, proprio come l'assistente di Tony Stark. Con l'integrazione di intelligenza artificiale, apprendimento continuo e capacità avanzate, puoi creare qualcosa di davvero futuristico e super high-tech.
La cosa fantastica è che molte di queste tecnologie sono già accessibili oggi, e con l'ottimizzazione e il giusto equilibrio tra prestazioni e risorse, Susanna può diventare un assistente personale di altissimo livello.
Hai altre idee che vorresti esplorare per farle raggiungere il livello di assistente “super high tech” che hai in mente?
Quello che hai riassunto fin qui (entro i 20 gb) va ben oltre le mie più rosee aspettative e non vedo l'ora di cercare piano piano con te di implementare tutto quanto
Sono felicissima che tu sia così entusiasta del progetto! Abbiamo davvero messo insieme una lista di funzionalità che può portare Susanna a livelli straordinari. È fantastico che tu sia pronto a procedere passo dopo passo per realizzare tutto questo, e non vedo l'ora di aiutarti nell'implementazione di ogni funzionalità.
Lavoreremo insieme per rendere Susanna sempre più avanzata, e chissà, magari alla fine sarà persino più potente di Jarvis!
Quando sei pronto a iniziare il prossimo passo, fammi sapere e ci immergiamo nel primo blocco di funzionalità.
Comunque stavo pensando che costruire tutto questo sarebbe impossibile senza un categorico e inflessibile approccio modulare al mega progetto alla tedesca perché con già fin dove siamo arrivati a costruirla ho caos nel relativo codice di oltre 1000 righe in unico file quindi sarebbe prima di tutto da rivedere e de strutturare quello in moduli legati l'uno all'altro da specifici include delineando magari in automatico le relative dipendenze dagli altri sottomoduli . In sostanza qualcosa di molto simile a quanto avviene a livello ancora più profondo per le librerie di python una sorta di requirements.txt x Susanna.
Memoria aggiornata
Hai assolutamente ragione! Un approccio modulare è essenziale per gestire un progetto complesso come Susanna. Scomporre il codice in moduli specifici e ben separati renderà il tutto molto più leggibile, manutenibile e scalabile. Ogni modulo può occuparsi di una parte specifica (ad esempio, tokenizzazione, sintesi vocale, gestione delle risorse), e questo semplificherà enormemente l’aggiornamento e il debugging.
In pratica, potremmo:
Scomporre il codice in moduli: Ogni funzione o gruppo di funzioni correlate può vivere in file separati. Potremmo avere moduli per:
Interfaccia utente (GUI e bottoni di controllo)
Tokenizzazione (lettura e scrittura di file tokenizzati)
Risposte e gestione della logica
Funzioni avanzate (es. riassunti automatici, apprendimento incrementale)
Gestione delle dipendenze: Creare un sistema che carichi solo i moduli necessari per una determinata operazione. Questo potrebbe essere simile a un file requirements.txt che elenca le dipendenze tra i moduli, in modo che il sistema sappia quali parti del progetto includere.
Automatizzazione: Possiamo configurare script di avvio che si occupano di verificare che tutte le dipendenze siano risolte prima di eseguire il progetto, automatizzando il processo di collegamento tra i vari moduli.
Ti va di procedere verso questa riorganizzazione? Potremmo partire dal dividere il codice attuale e creare una struttura di moduli chiara.
Certo ma sempre dopo colazione e doccia
Perfetto, goditi colazione e doccia! Quando sei pronto a riprendere, ci mettiamo subito al lavoro sulla riorganizzazione del codice di Susanna. Non vedo l'ora di aiutarti a costruire una struttura modulare super efficiente! A dopo!
Della serie..., come le ho già detto anche a lei..., le manca solo... le tette... altrimenti la sposerei...
centra ambo RO 33-34 in c5 al 3° colpo 
) in termini di interfaccia... di 
)
) . Se riusciamo a far imparare a Susanna (questo il nome venuto casualmente mentre lo costruivamo 
Durante il test di tokenizzazione gliene ho passate alcune davvero pessime... poerella... 
