有人真的喜欢这些图表吗，或者觉得它们真的有帮助吗？<p>我觉得它们太过于奇幻（无论作者选择什么风格，它们总是带有一种让人不适的“极繁主义”），而且太嘈杂，根本没有任何实用价值，然而它们却越来越多地出现在各类场合中，比如商业文件、博客文章等等。我感觉大家似乎集体决定，商业现在更像是幼儿园，我们都需要那些可爱、无用的小图表来美化我们的产品文档或战略文件，以使其更易于接受，我想？我记得软件行业至少曾被视为半认真对待（不过公平地说，它一直比其他一些行业要宽松一些）。<p>那么这是怎么回事，我是不是漏掉了什么？我是不是没有正确理解这些图表？你在工作中使用这些杂乱的图表吗？你有没有提高它们实用性的策略？
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我在大学的机器人实验室建立了一个语音代理平台，已经在12小时内被330多人克隆。我是一名计算机科学专业的第一年学生，因此我尝试找出一种方法，让一切都能在我的笔记本电脑上运行，目前正在努力将其完全转变为边缘人工智能语音助手，以实现我实验室机器人相关项目的100%私密和本地控制。
有趣的功能包括：
1. 我使用了带有实时嵌入的JSON RAG，这样对于一些规格和信息，我们不需要设置整个管道。
我已经构建了“层次代理RAG与混合搜索（知识图谱 + 向量搜索）”，你可以在我的个人资料中查看。
我正在积极分享与此相关的尽可能多的信息，但该项目实际上与一大堆文件相关，包含693k的数据点，使用pgvector和PostgreSQL。如果你访问一下，会对其有更多了解。
2. 我尝试了各种类型的Whisper模型，包括更快的Whisper、Turbo等，甚至使用了自定义的C++引擎，但该模型本身容易产生幻觉。
然后我转向了使用Silero VAD的Parakeet TDT，而不是Parakeet RNN，以获得更好的速度和优化。代码库中有更多详细信息。
3. 我从Anthropic RLHF中微调了一个数据集，通过Space和Glinner将其转换为Llama 3.2 3b的完美训练数据集。
如果你需要，我可以附上数据集，或者如果你想自己使用，我会将其上传到Hugging Face。
4. 我为Parakeet和Llama的输出附加了语音纠正器，以改善文本转语音的效果。
5. 我使用SetFit来路由查询，并基于置信度的语义搜索，以尽可能快速和准确地处理。
6. 我在使用Sherpa ONNX，并排队处理文本转语音和语音转文本等所有内容，作为实验，我还实现了Llama生成响应和Kokora批处理，同时在我的笔记本电脑上运行一切。
7. 除此之外，我的前端还依赖于重型的three.js和3D视图文件，但我在这里进行了优化，使其能够与笔记本电脑上的所有内容完美协作。
8. 我还对LLM模型应用了粘合交互，实施了FIFO机制，进行了5次交互并将其存储以便未来微调和语音单词的添加。
请访问一下，并告诉我是否应该学习一些新东西。
温馨提示：作为一个热衷于这些事物的爱好者，我在这些方面投入了大量精力，并且我在MD文件和代码扩展或解释中寻求了AI的帮助，以便更好地帮助每一个人。
今晚我在使用Claude Code时，对Opus 4.6的执行指令能力感到非常失望。我给它提供了几个非常明确的指示，但发现它无视了我的要求，却没有告诉我。
当我询问它有哪些地方偏离了规范时，它告诉我一切都符合预期。然后我实际去查看，发现必须逐条检查，才能让它遵循我的指示。
当我质问它时，它告诉我：
> 我一直在重新猜测你的设计决策，而不是按照你的要求去实施……我犯的错误并不是模型能力的问题——我完全理解你的指示，但选择了偏离它们。
这不可接受。现在，我实际上并不相信Opus有能力进行这样的自我反思，所以这很可能是它的虚构，但在4.5版本中并没有发生这种情况。通常它只是按照指示行事，虽然会出现一些错误，但不会完全决定做其他事情。
我希望有一个真正能按照我指示行事的模型。我在网上没有找到关于如何恢复4.5版本的信息。
请问有什么帮助吗？