이전에 여기서 게시된 링크를 통해 SoL-Pi를 테스트해 보고 있습니다. 이제 다양한 장기 작업과 다중 턴 도구 호출을 사용하여 3일 동안 사용했습니다. 제가 알아낸 것은, 메모리 객체(제가 뭐라고 부르는지 모르겠습니다)를 구축할 시간이 생겨야 SoL Pi가 진가를 발휘하기 시작한다는 것입니다. 일단 괜찮은 설정을 갖추게 되면, 단일 도구 실행과 메모리 객체 검색만으로 12k와 같은 엄청난 양의 토큰을 자주 절약해 줍니다. 저는 주로 이 https://github.com/MiaAI-Lab/DeepSeek-v4-Flash-DSpark-2x-DGX-Spark의 수정된 설정을 사용하여 drowzeys/keys-DeepSeekV4-Flash-GA-0731-Dspark-Abliterated-Anchored-Tensors를 소프트웨어 리버스 엔지니어링 및 대학생들을 상대로 한 레드팀(red-teaming)에 사용합니다(그들은 항상 지거든요). https://preview.redd.it/j525twne40qh1.png?width=589&format=png&auto=webp&s=fba9293aeadb5cba7f29c217007e2bee57c728c7 성능에 실제적인 영향은 느끼지 못했지만, 제 설정은 특정 작업을 위한 개별 에이전트 프로필로 매우 정교하게 설계되었고, 그 임무들은 각 과제당 적은 수의 구체적인 결과물에 엄격하게 제한되어 있습니다. 10/10 /u/Garblyx [링크] [댓글]