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Sooooo, also tatsächlich kommt bei KI was wirklich brauchbares raus. In Visual Studio unter C# mit Copilot und als Modell Claude-Haiku-4.5. Von heute Nachmittag ca. 13:30Uhr bis jetzt ca. 22:00Uhr. Komplett mit KI gemacht, selbst die Steuerelemente - wobei das eigentlich Spielerei ist. Problem: Windows kann via USB-HID maximal 32 Buttons eines Joysticks lesen - mehr geht nicht. Der Thrustmaster H.O.T.A.S. A-10 Warthog Throttel (Wie auch Vypril für den F-16 Throttle) braucht aber "eigentlich" wesentlich mehr. Nun haben sie Kipp- und Wipp-Schalter, 2-Wege wie auch 3-Wege. Die Mittelstellung ist immer auf keinen Button gemappt / elektrisch nicht verbunden. Sprich: Ein Zwei-Wege Schalter gibt an der oberen Position ein Button aus, legt man ihn nach unten ist der eine Button aus - allerdings der untere nicht an. Nun reagieren die Simulationen (Eigentlich alle: sei es DCS, XPlane, MSFS - mir ist keine Bekannt die dies nicht so handhabt) halt nur mit Button aus... man kann quasi keine zwei Funktionen auf einen Kippschalter legen. (z.b. APU Start / APU Aus) Noch interessanter wird dann die ganze Geschichte bei den 3-Wege Schaltern (Flap Position, China-Heat etc..) - das ist quasi ein logisches Problem. Als Umweg kann man sich das ganze z.b. über die jeweilige Software der Hersteller (Bei Thrustmaster wäre das TARGET) die Zustande auf einen separaten virtuellen Joystick mappen. Diese Einstellung ist aber Pain-in-the-Ass, außerdem frisst z.b. TARGET durch ständiges Pollen mit 100HZ auf allen Achsen und Buttons und auf den jeweiligen virtuellen Joystick extrem viel, und das mit ca. 20-25% deutlich merkliche, CPU Last. Lösung: Ich habe mir nun einen eigenen "Splitter" gebaut / bauen lassen. Welcher Eventbasierend ist und somit nicht gepollt wird. Auch werden dann ausschließlich die Achsen / Buttons bearbeitet die auch wirklich gedrückt werden. Das wiederrum wird ebenfalls, via vJoy, auf einen virtuellen Joystick nur dann gemappt, wenn das zugehörige Event wirklich eintritt. Somit bringe ich da die CPU-Last unter 1%. Dazu kommt natürlich noch: Das ist ein Fire-And-Forget Programm: Starten und das wars - den Rest macht es von alleine: vJoy Treiber installieren, sofern er nicht da ist -> virtuellen Joystick einrichten -> Bei Ende Treiber wieder deinstallieren. Bei TARGET z.b. muss man immer erst ein Profil auswählen und dann starten, warten, dann kann man sein Spiel starten. Ich bin vollends zufrieden! P.S.: Die Buttons mit dem roten Ring werden auf den virtuellen Joystick gemappt!
Beitrag #8017788 wurde vom Autor gelöscht.
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Lotta . schrieb: > das kannst Du herausfinden, in dem du ein Modell lädst > das in den VRAM passt Ich hab derzeit nur 12 GB VRAM im Zugriff, daher frage ich ja ob das bei größerer Hardware besser klappt. Oder der Fehler woanders liegt. Dieter D. schrieb: > Das wird deshalb als gemeinsamer Querschnitt verwendet: Schön, aber warum führt der Copilot die Tools nicht aus sondern zeigt mir nur den JSON-Befehl an? Bei Verwendung der GitHub -eigenen Modelle in der Cloud funktioniert es.
Niklas G. schrieb: > Ab welcher Modellgröße Probieren kannst Du es so wie dort genannt: https://www.reddit.com/r/neovim/comments/1lns22m/ollamacopilot_copilotlike_code_completion_with/?tl=de Er schreibt hier: "Funktioniert mit jedem Ollama Code-Modell (ich empfehle kleinere 1-3B Modelle, wenn man die CPU wegen der Geschwindigkeit nutzt)" Auf dem Raspi 500+ mit 16GB RAM kannst Du es auch mit einem 7B-Modell versuchen.
Dieter D. schrieb: > Probieren kannst Du es so wie dort genannt: Wie kann ich mit einem Autovervollständigungs-Plugin für NeoVim ausprobieren, ob Tool Calls in einem Plugin für VS Code gehen?
Niklas G. schrieb: > Schön, aber warum ... nur JSON Es scheint so, dass Copilot den Schwerpunkt auf Erzeugung der Programmstruktur legt. Diese wird als JSON ausgeworfen, was dann die Basis ist für eine "nachtgeschaltete KI" oder "Modell", die das in eine bestimmte Programmiersprache umsetzt.
Dieter D. schrieb: > Diese wird als JSON ausgeworfen, was dann die > Basis ist für eine "nachtgeschaltete KI" oder "Modell", die das in eine > bestimmte Programmiersprache umsetzt. Wer erzeugt diesen JSON-Code? Warum wird mir dieser JSON-Code angezeigt statt dass er an das KI-Modell geht? Der JSON-Code enthält bei mir bereits den gewünschten Programmcode (z.B. C++), der muss einfach nur in eine Datei, aber der Copilot erkennt nicht dass der JSON-Code das bewirken soll. Hat sich aber erledigt, denn in der aktuellen Version kann GitHub Copilot lokale LLMs gar nicht mehr im Agent-Mode aufrufen. Coolio.
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Niklas G. schrieb: > Copilot lokale LLMs gar nicht mehr im Agent-Mode aufrufen. Jetzt muss mit der KI auch Geld verdient werden. Zweitens, wie soll sonst verhindert werden, dass kein Schadcode mit den lokalen Modellen gebaut wird.
Dieter D. schrieb: > Jetzt muss mit der KI auch Geld verdient werden Tja, selbst den GitLab Duo Agenten muss man kräftig bezahlen wenn man lokale LLMs nutzt... Dieter D. schrieb: > Zweitens, wie soll sonst verhindert werden, dass kein Schadcode mit den > lokalen Modellen gebaut wird. Glaube kaum dass MS das interessiert.
Alexander S. schrieb: > hier ein Beispiel, wo für das Spiel Isola, für das bereits ein > Computergegner programmiert worden ist, eine grafische Oberfläche > generiert wird. > > Isola GUI programmiert mit KI [German] von Pyrlae Najaaa... eine alte, grobe Faustregel in der Softwareentwicklung behauptet, daß bei GUI-Software 90% des Code (und der Fehler) in der GUI stecken. Gleichzeitig wird GUI-Software häufig mit Codegeneratoren entwickelt, das ist also leicht automatisierbar -- und daher schon seit Jahrzehnten höchstgradig automatisiert. Schon Mitte der Neunziger konnten Benutzeroberflächen mit den entsprechenden Softwarewerkzeugen gezeichnet, und dann nurmehr mit ein wenig Businesslogik angereichert und verbunden werden. Andererseits sehe ich, daß die Entwicklung moderner GUIs wesentlich mehr ist als das Zusammenhacken oder -Klicken von Boilerplate. Das merke ich aber nur wenn ich darüber mit meiner UX- und meiner Grafikdesignerin rede -- die eine macht mein Zeug dann benutzbar, und die andere macht es hübsch. Natürlich habe ich KI-Modelle für sowas ausprobiert, aber am Ende waren sie alle wie das Shakespeare-Tutorial von Tensorflow [1]: diese erzeugten Texte lesen sich am Ende ein bisschen wie Shakespeare, aber die literarische Kraft und Ausdrucksstärke erreichen sie nicht ansatzweise. [1] https://www.tensorflow.org/text/tutorials/text_generation
Nutze jetzt öfters die "KI", Ist nicht immer das beste Ergebnis, aber schon öfters hilfreich und das immer öfters. Gut nächt'le MfG ein 81 Jähriger
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