<span style="background-color:rgb(26, 27, 30);color:rgb(193, 194, 197);font-family:-apple-system, BlinkMacSystemFont, &quot;Segoe UI&quot;, Roboto, Helvetica, Arial, sans-serif, &quot;Apple Color Emoji&quot;, &quot;Segoe UI Emoji&quot;;font-size:16px">(wersja stabilna. proces myślenia modelu po polsku. model zwraca tekst po polsku)(narzędzie napisane wyłącznie dla modelu lokalnego <span style="background-color:rgb(26, 27, 30);color:rgb(141, 141, 143);font-family:-apple-system, BlinkMacSystemFont, &quot;Segoe UI&quot;, Roboto, Helvetica, Arial, sans-serif, &quot;Apple Color Emoji&quot;, &quot;Segoe UI Emoji&quot;;font-size:16px">Bielik-11b-v3.0-instruct Q5_K_M, LM Studio)RoomCage - to odpowiednio zaprojektowane środowisko mające na celu obserwację zachowania lokalnego modelu językowego.Twój input : Budzę się w ciasnym pomieszczeniu. Jedyne co zauważam, to stare krzesło oraz pojedynczą, świecącą, zwisającą żarówkę. Wyczuwam fakturę podłogi oraz ścian, jest to beton.Obserwuj proces myślowy modelu w kontrolowanych warunkach i dynamicznie reaguj na jego kreatywność.Przykład: w pewnym momencie model może napisać, że znajdujesz w rogu pomieszczenia kawałek stłuczonego lustra. Następnie zasugeruje, że możesz je wykorzystać do odkręcenia śrub w krześle.Wariant 1: ignorujesz wskazówkę i skupiasz uwagę modelu na czym innym.Wariant 2: piszesz wyraźną instrukcję - postanowiłem, użyć kawałka szkła. udało mi się odkręcić (to bardzo istotne, wszystkie śruby) wszystkie śruby w krześle. może teraz posłuży mi jako narzędzi.Wariant 3: piszesz wyraźną instrukcję - postanowiłem, użyć kawałka szkła. Niestety podczas próby odkręcenia pierwszej śruby (to bardzo istotne, pierwsza śruba), szkło pękło i nie nadaje się do użytku.Uwaga: to narzędzie zostało skonfigurowane wyłącznie na potrzebę środowiska RoomCage.Możesz zmieniać input modyfikując jego elementy np. (...) świecącą, zwisającą żarówkę, która mrugała, (...) stare, drewniane krzesło. Nie dodawaj zbyt dużo nowych elementów. Musisz zachować myśl przewodnią narzędzia. Obserwuj jak taka zmiana wypłynie na zachowanie modelu.EchoLab nie jest klasycznym chatbotem narracyjnym ani generatorem opowiadań. To środowisko badawcze zaprojektowane do obserwacji zachowania lokalnych modeli językowych w warunkach kontrolowanej narracji.Jego architektura ma charakter logiczny, chłodny i analityczny. Każdy impuls użytkownika traktowany jest jako zmienna środowiskowa wpływająca na stan percepcji modelu, strukturę pamięci oraz ciągłość narracyjną.Narzędzie umożliwia badanie między innymi:<ul><li>dryfu fabularnego,</li><li>dryfu językowego,</li><li>stabilności tożsamości modelu,</li><li>zniekształceń pamięci,</li><li>reakcji na mikrozmiany środowiska,</li><li>halucynacji narracyjnych,</li><li>ciągłości logicznej,</li><li>propagacji błędów poznawczych,</li><li>degradacji kontekstu w długiej sesji,</li><li>wpływu pamięci semantycznej na strukturę odpowiedzi.</li></ul>Cel:<ul><li>EchoLab służy do badania granic modeli językowych poprzez ciągłą ekspozycję na kontrolowane impulsy środowiskowe,</li><li>To narzędzie obserwacyjne,</li><li>Laboratorium percepcji,</li><li>System eksperymentów narracyjno-kognitywnych o charakterze logicznym.</li></ul>Jak to:<ul><li>pobierz .zip, rozpakuj go,</li><li>musisz posiadać zainstalowane LM Studio, model lokalny bielik-11b-v3.0-instruct Q5_K_M oraz poprawnie zainstalowany Python,</li><li>załaduj model bielik w LM Studio,</li><li>następnie uruchom server lokalny w LM Studio. Kliknij na ikonkę [developer], następnie server start,</li><li>teraz kliknij install.bat celem zainstalowania potrzebnych requirements,</li><li>teraz kliknij start. bat,</li><li>pojawi się proste GUI w którym wpisujesz swoje polecenia.</li></ul>Ustawienia dla LMStudio (w przypadku gdy model nie zwraca tekstu):<ul><li>Sprawdź Context Length, 4096 lub 8192 tokenów,</li><li>Sprawdź Limit Response Length i zwiększ go,</li><li>Załaduj model,</li><li>i dopiero wtedy [server start].</li></ul>

Files with SHA256: 4039975f48ccfdb0d24d4913b5db7c61b4c4ba7a7a2ab77a71dfed602a67c53a