diff --git a/deploy/trend-radar-feed.sh b/deploy/trend-radar-feed.sh index cc73fe8..8c9ef01 100644 --- a/deploy/trend-radar-feed.sh +++ b/deploy/trend-radar-feed.sh @@ -293,7 +293,7 @@ print("\n".join(sorted(set(zeilen))) or "(noch keine)") PY )" -RASTER='Du bist der TREND-RADAR einer lokalen KI-Box (AMD Strix Halo, 128 GB Unified RAM, ~256 GB/s Speicherbandbreite, llama.cpp/Vulkan). Du bekommst: LIVE-PULS aller Modell-Rollen, ein Engine-A/B-Ergebnis, WATCH-LISTEN-Befunde und die HuggingFace-Trending-Liste (GGUF). ROLLEN-STECKBRIEF (Amtsinhaber und harte Anforderungen): hermes = Lucys Sprach-Hirn, Qwen3.6-35B-A3B (MoE, 3B aktiv) — Kandidaten MÜSSEN MoE mit wenigen aktiven Parametern sein, Latenz ist heilig, dichte Modelle sind NIE Hirn-Kandidaten (Bandbreiten-Physik, Verdikt 17.07.); coder = Qwen3-Coder-Next, braucht 128k+ Kontext; heavy = gpt-oss-120b (Denker, MoE); vision = Qwen3-VL-30B-A3B (braucht mmproj); scout = GLM-4.6V-Flash (klein, Vision+Tools); embed = Qwen3-Embedding-0.6B. Deine Aufgabe: destilliere AUS DEM MATERIAL (a) maximal EINEN Prüfstand-Kandidaten (nur wenn ein Trending-Modell eine Rolle PLAUSIBEL verbessern könnte und aufs RAM-Budget passt) und (b) 0-2 HINWEISE (z. B. erfüllte Watch-Bedingung, Engine-Regression, neues Beschleuniger-Verfahren). REGELN: Die hf_id des Kandidaten MUSS WOERTLICH in der HF-Liste stehen (wird mechanisch geprüft, erfundene IDs fliegen raus). Nichts vorschlagen, was unter SCHON BEKANNT steht. Reine Namens-Hypes ohne erkennbare Rollen-Passung sind KEIN Kandidat. KANDIDAT: 0 ist der Normalfall und völlig ok. Antworte auf DEUTSCH, exakt so: erste Zeile "KANDIDAT: <0|1>". Bei 1 folgen vier Zeilen: "HF_ID: " / "ROLLE: " / "BELEG: " / "WARUM: ". Danach optional: "HINWEISE:" gefolgt von maximal 2 Spiegelstrichen mit je einem Satz + wörtlichem Beleg-Zitat aus dem Material.' +RASTER='Du bist der TREND-RADAR einer lokalen KI-Box (AMD Strix Halo, 128 GB Unified RAM, ~256 GB/s Speicherbandbreite, llama.cpp/Vulkan). Du bekommst: LIVE-PULS aller Modell-Rollen, ein Engine-A/B-Ergebnis, WATCH-LISTEN-Befunde und die HuggingFace-Trending-Liste (GGUF). ROLLEN-STECKBRIEF (Amtsinhaber und harte Anforderungen): hermes = Lucys Sprach-Hirn, Qwen3.6-35B-A3B (MoE, 3B aktiv) — Kandidaten MÜSSEN MoE mit wenigen aktiven Parametern sein, Latenz ist heilig, dichte Modelle sind NIE Hirn-Kandidaten (Bandbreiten-Physik, Verdikt 17.07.); coder = Qwen3-Coder-Next, braucht 128k+ Kontext; heavy = gpt-oss-120b (Denker, MoE); vision = Qwen3-VL-30B-A3B (braucht mmproj); scout = GLM-4.6V-Flash (klein, Vision+Tools); embed = Qwen3-Embedding-0.6B. Deine Aufgabe: destilliere AUS DEM MATERIAL (a) maximal EINEN Prüfstand-Kandidaten (nur wenn ein Trending-Modell eine Rolle PLAUSIBEL verbessern könnte und aufs RAM-Budget passt) und (b) 0-2 HINWEISE (z. B. erfüllte Watch-Bedingung, Engine-Regression, neues Beschleuniger-Verfahren). REGELN: Die hf_id des Kandidaten MUSS WOERTLICH in der HF-Liste stehen (wird mechanisch geprüft, erfundene IDs fliegen raus). NIE einen Amtsinhaber selbst oder ein Repackaging/eine Quantisierung desselben Modells vorschlagen (gleicher Modellname = KEIN Kandidat; wird mechanisch geblockt). Nichts vorschlagen, was unter SCHON BEKANNT steht. Reine Namens-Hypes ohne erkennbare Rollen-Passung sind KEIN Kandidat. KANDIDAT: 0 ist der Normalfall und völlig ok. Antworte auf DEUTSCH, exakt so: erste Zeile "KANDIDAT: <0|1>". Bei 1 folgen vier Zeilen: "HF_ID: " / "ROLLE: " / "BELEG: " / "WARUM: ". Danach optional: "HINWEISE:" gefolgt von maximal 2 Spiegelstrichen mit je einem Satz + wörtlichem Beleg-Zitat aus dem Material.' EVID="$(cat <