Perceptron Mk1.5 on Perceptronin multimodaalinen malli visuaaliseen ymmärtämiseen, tapahtumien ajalliseen paikantamiseen ja fyysisessä ympäristössä toimivien agenttien tehtäviin. Se hyväksyy tekstiä, kuvia, videota ja ääntä ja palauttaa tekstiä, paikkatietoon tai aikaan sidottuja merkintöjä, rakenteisia vastauksia ja funktiokutsujen sisältöä. Valmistajan nykyinen määrittely ilmoittaa 36 864 tokenin kontekstin ja 8 192 tokenin enimmäistulosteen. Nämä täsmälliset rajat ovat tarkempia kuin julkaisuartikkelin pyöristetty 32K:n kuvaus.
Keskeinen lisäys on kohteiden seuraaminen videossa aikaleimatun geometrian avulla. Kuvaa kohde selvästi ja ilmoita, mitä tuloksen on osoitettava: esimerkiksi milloin esine tulee kuvaan, mihin se liikkuu tai millä aikavälillä tietty toiminta tapahtuu. Ensimmäisen persoonan kuvamateriaalissa valmistaja painottaa käsien seurantaa ja jakamista osatehtäviin. Niistä on hyötyä toimijan tekemisten ajallisessa analysoinnissa.
Dokumentoituihin tulosteisiin kuuluvat pisteet, laatikot ja monikulmiot sijainnin merkitsemiseen, leikkeet aikavälien merkitsemiseen ja seurantatietojen säiliöt kohteiden liikkeelle. Track on tuotetun merkintäkielen säiliö eikä erillinen merkintämuodon arvo. Seurannan reittipisteet voivat olla harvassa: palautettu liikerata ei takaa laatikkoa jokaiselle lähdekuvalle eikä kohteen jatkuvaa näkyvyyttä. Säilytä alkuperäinen media sekä koordinaatti- tai aikaleimayhteys, jotta tulokset voidaan tarkistaa todellisesta näkymästä.
Mk1.5 lisää natiivin äänen ymmärtämisen, kuten litteroinnin, äänitapahtumien tunnistamisen, yhteenvedot ja tallennetta koskevat kysymykset. Valmistaja hyväksyy WAV-, MP3- ja FLAC-muodot. Yhden äänitiedoston raja on 16 384 äänitokenia eli noin 21,8 minuuttia dokumentoidulla noin 750 tokenin minuuttinopeudella. Ääni jakaa kontekstin muiden syötteiden ja tulosteelle varatun tilan kanssa, joten pyyntö voi täyttää kontekstin ennen tiedostokohtaisen rajan saavuttamista.
Kun videon ääniraita on olennainen, valmistajan työnkulussa videon ääni otetaan erikseen käyttöön. Ilmoita, koskeeko tehtävä puhetta, äänitapahtumaa, näkyvää tilannetta vai niiden suhdetta. Tuloste on tekstiä ja rakenteista sisältöä. Mk1.5 ei tuota puheääntä. Säilytä litteroinnissa pyydetty kieli ja ajallinen yhteys sen sijaan, että pitäisit visuaalista kuvatekstiä litterointina.
Valmistaja tukee mediasyötteiden vertailua. Merkitse aineistot tunnisteilla ja säilytä yhteydet niihin. Valinnainen asset_idx yksilöi keskustelun kyseisessä vaiheessa saatavilla olevan mediaesiintymän eikä pysyvää tiedostotunnistetta. Jos nimenomaista tai periytyvää valitsinta ei ole, merkintä viittaa viimeiseen tuottamishetkellä saatavilla olevaan aineistoon. Nämä käytännöt ovat olennaisia, kun tehtävä vertaa kahta kameraa, sivua tai tallennetta. Valmistajan pyyntökohtainen raja on 256 mediayksikköä. Jokainen video_frames-ryhmän kuva lasketaan tähän rajaan, vaikka ryhmä käyttää yhtä aineistoindeksiä. Videon ääniraidan käyttöönotto ei lisää toista aineistoa.
Valmistaja tukee JSON Schema -skeemalla tai säännöllisellä lausekkeella rajattuja lopullisia vastauksia. Määrittele kentät tai kuvio ja tarkista palautetut arvot lähteestä. Se dokumentoi myös Multilookin, jossa jaettua kontekstia käsitellään toisistaan riippumattomilla kehotteilla. Tämä valmistajan työnkulku on erillinen tavallisesta yhden vastauksen keskustelusta.
Mk1.5 voi valita annettuja funktioita, jotka kuvataan nimillä, tarkoituksilla ja JSON Schema -skeemoilla. Sovellus suorittaa ehdotetut kutsut ja palauttaa havainnot. Määrittele sallitut toiminnot ja valmistumiskriteeri fyysisessä ympäristössä tai käyttöliittymässä tehtävälle työlle. Käytä sitten uutta visuaalista tilaa tai työkalun tulosta seuraavan vaiheen näyttönä. Päättelyn työmäärää voi säätää valmistajan malliversiossa.
Funktiotyökaluja ei voi määritellä samassa pyynnössä JSON Schema -skeemalla tai säännöllisellä lausekkeella rajatun tulosteen kanssa. Valmistaja ohjeistaa pyytämään rajatun lopullisen vastauksen työkalusilmukan jälkeen. Tarkasta lopetussyy ennen tuloksen käyttämistä, sillä pituusrajaan päättyminen voi tarkoittaa keskeneräistä tulostetta.
Hyödyllinen lopputuotos on lähdeaineistoon sidottu näkymän selitys, ajastettu litterointi, kohdemerkintä tai näyttöön perustuva toimintaehdotus. Tarkista geometria mediasta, erota havaitut yksityiskohdat tulkinnasta ja säilytä Mk1.5:n täsmälliset ääni-, seuranta- ja työkaluominaisuudet erillään aiemmasta Mk1-versiosta.
", "aboutText": "Perceptron Mk1.5 on Perceptronin multimodaalinen malli visuaaliseen ymmärtämiseen, tapahtumien ajalliseen paikantamiseen ja fyysisessä ympäristössä toimivien agenttien tehtäviin. Se hyväksyy tekstiä, kuvia, videota ja ääntä ja palauttaa tekstiä, paikkatietoon tai aikaan sidottuja merkintöjä, rakenteisia vastauksia ja funktiokutsujen sisältöä. Valmistajan nykyinen määrittely ilmoittaa 36 864 tokenin kontekstin ja 8 192 tokenin enimmäistulosteen. Nämä täsmälliset rajat ovat tarkempia kuin julkaisuartikkelin pyöristetty 32K:n kuvaus.\n\n### Video ja kohteiden seuranta\n\nKeskeinen lisäys on kohteiden seuraaminen videossa aikaleimatun geometrian avulla. Kuvaa kohde selvästi ja ilmoita, mitä tuloksen on osoitettava: esimerkiksi milloin esine tulee kuvaan, mihin se liikkuu tai millä aikavälillä tietty toiminta tapahtuu. Ensimmäisen persoonan kuvamateriaalissa valmistaja painottaa käsien seurantaa ja jakamista osatehtäviin. Niistä on hyötyä toimijan tekemisten ajallisessa analysoinnissa.\n\nDokumentoituihin tulosteisiin kuuluvat pisteet, laatikot ja monikulmiot sijainnin merkitsemiseen, leikkeet aikavälien merkitsemiseen ja seurantatietojen säiliöt kohteiden liikkeelle. Track on tuotetun merkintäkielen säiliö eikä erillinen merkintämuodon arvo. Seurannan reittipisteet voivat olla harvassa: palautettu liikerata ei takaa laatikkoa jokaiselle lähdekuvalle eikä kohteen jatkuvaa näkyvyyttä. Säilytä alkuperäinen media sekä koordinaatti- tai aikaleimayhteys, jotta tulokset voidaan tarkistaa todellisesta näkymästä.\n\n### Ääni ja yhdistetty näyttö\n\nMk1.5 lisää natiivin äänen ymmärtämisen, kuten litteroinnin, äänitapahtumien tunnistamisen, yhteenvedot ja tallennetta koskevat kysymykset. Valmistaja hyväksyy WAV-, MP3- ja FLAC-muodot. Yhden äänitiedoston raja on 16 384 äänitokenia eli noin 21,8 minuuttia dokumentoidulla noin 750 tokenin minuuttinopeudella. Ääni jakaa kontekstin muiden syötteiden ja tulosteelle varatun tilan kanssa, joten pyyntö voi täyttää kontekstin ennen tiedostokohtaisen rajan saavuttamista.\n\nKun videon ääniraita on olennainen, valmistajan työnkulussa videon ääni otetaan erikseen käyttöön. Ilmoita, koskeeko tehtävä puhetta, äänitapahtumaa, näkyvää tilannetta vai niiden suhdetta. Tuloste on tekstiä ja rakenteista sisältöä. Mk1.5 ei tuota puheääntä. Säilytä litteroinnissa pyydetty kieli ja ajallinen yhteys sen sijaan, että pitäisit visuaalista kuvatekstiä litterointina.\n\n### Useita aineistoja ja rakenteisia vastauksia\n\nValmistaja tukee mediasyötteiden vertailua. Merkitse aineistot tunnisteilla ja säilytä yhteydet niihin. Valinnainen asset_idx yksilöi keskustelun kyseisessä vaiheessa saatavilla olevan mediaesiintymän eikä pysyvää tiedostotunnistetta. Jos nimenomaista tai periytyvää valitsinta ei ole, merkintä viittaa viimeiseen tuottamishetkellä saatavilla olevaan aineistoon. Nämä käytännöt ovat olennaisia, kun tehtävä vertaa kahta kameraa, sivua tai tallennetta. Valmistajan pyyntökohtainen raja on 256 mediayksikköä. Jokainen video_frames-ryhmän kuva lasketaan tähän rajaan, vaikka ryhmä käyttää yhtä aineistoindeksiä. Videon ääniraidan käyttöönotto ei lisää toista aineistoa.\n\nValmistaja tukee JSON Schema -skeemalla tai säännöllisellä lausekkeella rajattuja lopullisia vastauksia. Määrittele kentät tai kuvio ja tarkista palautetut arvot lähteestä. Se dokumentoi myös Multilookin, jossa jaettua kontekstia käsitellään toisistaan riippumattomilla kehotteilla. Tämä valmistajan työnkulku on erillinen tavallisesta yhden vastauksen keskustelusta.\n\n### Funktiot ja päättely\n\nMk1.5 voi valita annettuja funktioita, jotka kuvataan nimillä, tarkoituksilla ja JSON Schema -skeemoilla. Sovellus suorittaa ehdotetut kutsut ja palauttaa havainnot. Määrittele sallitut toiminnot ja valmistumiskriteeri fyysisessä ympäristössä tai käyttöliittymässä tehtävälle työlle. Käytä sitten uutta visuaalista tilaa tai työkalun tulosta seuraavan vaiheen näyttönä. Päättelyn työmäärää voi säätää valmistajan malliversiossa.\n\nFunktiotyökaluja ei voi määritellä samassa pyynnössä JSON Schema -skeemalla tai säännöllisellä lausekkeella rajatun tulosteen kanssa. Valmistaja ohjeistaa pyytämään rajatun lopullisen vastauksen työkalusilmukan jälkeen. Tarkasta lopetussyy ennen tuloksen käyttämistä, sillä pituusrajaan päättyminen voi tarkoittaa keskeneräistä tulostetta.\n\nHyödyllinen lopputuotos on lähdeaineistoon sidottu näkymän selitys, ajastettu litterointi, kohdemerkintä tai näyttöön perustuva toimintaehdotus. Tarkista geometria mediasta, erota havaitut yksityiskohdat tulkinnasta ja säilytä Mk1.5:n täsmälliset ääni-, seuranta- ja työkaluominaisuudet erillään aiemmasta Mk1-versiosta.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tekninen esimerkki englanniksi
Summarize a timed handling sequence\n\nUse these written frame notes, not unseen footage: 00:02 operator picks up a red box; 00:05 places it on scale; 00:08 removes it; 00:11 places it on shelf. Return the ordered subtasks and the observed interval when the box is on the scale. State the sampling limitation instead of claiming exact continuous motion between notes.An ordered subtask list and a scale interval explicitly bounded by the supplied observations.Timestamps stay attached to their notes, and the answer does not invent intermediate geometry or continuous visibility.perceptron/perceptron-mk1.5Perceptron Mk1.5 ymmärtää tekstiä, kuvia, videota ja ääntä visuaalisissa ja fyysisessä ympäristössä toimimiseen liittyvissä tehtävissä. Se palauttaa tekstiä, paikkatietoon tai aikaan sidottuja merkintöjä, kohteiden liikeratoja ja ehdotettuja funktiokutsuja. Valmistajan konteksti on 36 864 tokenia ja enimmäistuloste 8 192 tokenia.
Tämä kuvaus kattaa mallin ominaisuudet. Ailootissa saatavilla olevat syötteet, tulosteet ja asetukset luetellaan alla valitulle menetelmälle.
Perceptron Mk1.5 on Perceptronin multimodaalinen malli visuaaliseen ymmärtämiseen, tapahtumien ajalliseen paikantamiseen ja fyysisessä ympäristössä toimivien agenttien tehtäviin. Se hyväksyy tekstiä, kuvia, videota ja ääntä ja palauttaa tekstiä, paikkatietoon tai aikaan sidottuja merkintöjä, rakenteisia vastauksia ja funktiokutsujen sisältöä. Valmistajan nykyinen määrittely ilmoittaa 36 864 tokenin kontekstin ja 8 192 tokenin enimmäistulosteen. Nämä täsmälliset rajat ovat tarkempia kuin julkaisuartikkelin pyöristetty 32K:n kuvaus.
Keskeinen lisäys on kohteiden seuraaminen videossa aikaleimatun geometrian avulla. Kuvaa kohde selvästi ja ilmoita, mitä tuloksen on osoitettava: esimerkiksi milloin esine tulee kuvaan, mihin se liikkuu tai millä aikavälillä tietty toiminta tapahtuu. Ensimmäisen persoonan kuvamateriaalissa valmistaja painottaa käsien seurantaa ja jakamista osatehtäviin. Niistä on hyötyä toimijan tekemisten ajallisessa analysoinnissa.
Dokumentoituihin tulosteisiin kuuluvat pisteet, laatikot ja monikulmiot sijainnin merkitsemiseen, leikkeet aikavälien merkitsemiseen ja seurantatietojen säiliöt kohteiden liikkeelle. Track on tuotetun merkintäkielen säiliö eikä erillinen merkintämuodon arvo. Seurannan reittipisteet voivat olla harvassa: palautettu liikerata ei takaa laatikkoa jokaiselle lähdekuvalle eikä kohteen jatkuvaa näkyvyyttä. Säilytä alkuperäinen media sekä koordinaatti- tai aikaleimayhteys, jotta tulokset voidaan tarkistaa todellisesta näkymästä.
Mk1.5 lisää natiivin äänen ymmärtämisen, kuten litteroinnin, äänitapahtumien tunnistamisen, yhteenvedot ja tallennetta koskevat kysymykset. Valmistaja hyväksyy WAV-, MP3- ja FLAC-muodot. Yhden äänitiedoston raja on 16 384 äänitokenia eli noin 21,8 minuuttia dokumentoidulla noin 750 tokenin minuuttinopeudella. Ääni jakaa kontekstin muiden syötteiden ja tulosteelle varatun tilan kanssa, joten pyyntö voi täyttää kontekstin ennen tiedostokohtaisen rajan saavuttamista.
Kun videon ääniraita on olennainen, valmistajan työnkulussa videon ääni otetaan erikseen käyttöön. Ilmoita, koskeeko tehtävä puhetta, äänitapahtumaa, näkyvää tilannetta vai niiden suhdetta. Tuloste on tekstiä ja rakenteista sisältöä. Mk1.5 ei tuota puheääntä. Säilytä litteroinnissa pyydetty kieli ja ajallinen yhteys sen sijaan, että pitäisit visuaalista kuvatekstiä litterointina.
Valmistaja tukee mediasyötteiden vertailua. Merkitse aineistot tunnisteilla ja säilytä yhteydet niihin. Valinnainen asset_idx yksilöi keskustelun kyseisessä vaiheessa saatavilla olevan mediaesiintymän eikä pysyvää tiedostotunnistetta. Jos nimenomaista tai periytyvää valitsinta ei ole, merkintä viittaa viimeiseen tuottamishetkellä saatavilla olevaan aineistoon. Nämä käytännöt ovat olennaisia, kun tehtävä vertaa kahta kameraa, sivua tai tallennetta. Valmistajan pyyntökohtainen raja on 256 mediayksikköä. Jokainen video_frames-ryhmän kuva lasketaan tähän rajaan, vaikka ryhmä käyttää yhtä aineistoindeksiä. Videon ääniraidan käyttöönotto ei lisää toista aineistoa.
Valmistaja tukee JSON Schema -skeemalla tai säännöllisellä lausekkeella rajattuja lopullisia vastauksia. Määrittele kentät tai kuvio ja tarkista palautetut arvot lähteestä. Se dokumentoi myös Multilookin, jossa jaettua kontekstia käsitellään toisistaan riippumattomilla kehotteilla. Tämä valmistajan työnkulku on erillinen tavallisesta yhden vastauksen keskustelusta.
Mk1.5 voi valita annettuja funktioita, jotka kuvataan nimillä, tarkoituksilla ja JSON Schema -skeemoilla. Sovellus suorittaa ehdotetut kutsut ja palauttaa havainnot. Määrittele sallitut toiminnot ja valmistumiskriteeri fyysisessä ympäristössä tai käyttöliittymässä tehtävälle työlle. Käytä sitten uutta visuaalista tilaa tai työkalun tulosta seuraavan vaiheen näyttönä. Päättelyn työmäärää voi säätää valmistajan malliversiossa.
Funktiotyökaluja ei voi määritellä samassa pyynnössä JSON Schema -skeemalla tai säännöllisellä lausekkeella rajatun tulosteen kanssa. Valmistaja ohjeistaa pyytämään rajatun lopullisen vastauksen työkalusilmukan jälkeen. Tarkasta lopetussyy ennen tuloksen käyttämistä, sillä pituusrajaan päättyminen voi tarkoittaa keskeneräistä tulostetta.
Hyödyllinen lopputuotos on lähdeaineistoon sidottu näkymän selitys, ajastettu litterointi, kohdemerkintä tai näyttöön perustuva toimintaehdotus. Tarkista geometria mediasta, erota havaitut yksityiskohdat tulkinnasta ja säilytä Mk1.5:n täsmälliset ääni-, seuranta- ja työkaluominaisuudet erillään aiemmasta Mk1-versiosta.
POST /v1/chat/completionstexttext| Kenttä | Tyyppi | Vaatimus | Arvot & rajat | Oletus |
|---|---|---|---|---|
Kenttämodel | Tyyppistring | VaatimusPakollinen | Arvot & rajat perceptron/perceptron-mk1.5 | Oletus— |
Kenttämessages | Tyyppimessage[] | VaatimusPakollinen | Arvot & rajat Kohteiden vähimmäismäärä: 1 | Oletus— |
Kenttämessages[].role | Tyyppistring | VaatimusPakollinen | Arvot & rajat Esimerkit: system, user, assistant, tool, function Ehdot: Nämä roolit esitetään nimenomaisesti lähdekoodin yhteensopivuustyypeissä; mallin täsmällinen roolijoukko pysyy mallikohtaisena. Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttämessages[].content | Tyyppistring|content_part[]|null | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat | Oletus— |
Kenttämessages[].tool_calls | Tyyppitool_call[] | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat | Oletus— |
Kenttämessages[].tool_call_id | Tyyppistring | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Sovelletaan, kun: role=tool; käytä todella palautettua ID:tä | Oletus— |
Kenttämessages[].name | Tyyppistring | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat | Oletus— |
Kenttämessages[].reasoning_content | Tyyppistring | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Sovelletaan, kun: Palauta todella saatu päättely takaisin mallille, kun kyseinen malli käyttää sitä | Oletus— |
Kenttämessages[].reasoning_details | Tyyppiobject|array | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttämax_tokens | Tyyppiinteger | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Vähimmäismäärä: 1 Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttämax_completion_tokens | Tyyppiinteger | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Vähimmäismäärä: 1 Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttästream | Tyyppiboolean | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat | Oletusfalse |
Kenttästream_options.include_usage | Tyyppiboolean | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttätemperature | Tyyppinumber | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttätop_p | Tyyppinumber | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttästop | Tyyppistring|string[] | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttätools | Tyyppifunction_tool[] | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttätools[].type | Tyyppistring | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat function Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttätools[].function.name | Tyyppistring | VaatimusPakollinen | Arvot & rajat Sovelletaan, kun: funktiotyökalu annettu | Oletus— |
Kenttätools[].function.description | Tyyppistring | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat | Oletus— |
Kenttätools[].function.parameters | TyyppiJSON_schema | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat | Oletus— |
Kenttätool_choice | Tyyppistring|object | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttäparallel_tool_calls | Tyyppiboolean | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttäresponse_format | Tyyppiobject | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttäreasoning_effort | Tyyppistring | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttäreasoning | Tyyppiobject | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttäservice_tier | Tyyppistring | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttäinstructions | Tyyppistring | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Yhteensopivuuskenttä | Oletus— |
Kenttäfunctions | Tyyppifunction[] | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttäfunction_call | Tyyppistring|object | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttäprompt_cache_options | Tyyppiobject | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttämodalities | Tyyppistring[] | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat text | Oletus— |
Kenttäprovider | Tyyppiobject | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Ehdot: provider.options hylätään tällä Ultran tekstireitillä | Oletus— |
Kenttäcache_control.ttl | Tyyppistring | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Ehdot: 1h hylätään varsinaisissa kehotevälimuistin kohdissa | Oletus— |
Teksti · UTF8-teksti
messages[].content
| Parametri | Sopimus |
|---|---|
Parametricontent_type | Sopimusapplication/json |
Parametrirequired | Sopimusmodel, messages |
Parametrimaterial_types | Sopimustext |
Parametrimessages | Sopimusviestitaulukko role/content-rakenteella |
Parametrifile_material | Sopimusvarsinainen UTF-8-asiakirja lisätään sellaisenaan tekstinä; tiedoston ID:tä ei päätellä |
Parametrioptional_controls | Sopimusstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametricontrol_scope | Sopimusmallikohtainen; käyttäjän funktiotyökalut eroavat palvelun isännöimistä työkaluista |
Parametrioutput_modalities | Sopimustext |
Parametrihosted_operations | Sopimusfalse |
Parametrimultimodal_input_binding | Sopimusnull |
Elinkaari: synchronous_or_streamed
Lähetä mallin täsmällinen ID yhdessä messages-kentän kanssa.
Kontekstin pituus ei ole tuloksen yläraja.
Tekstitiedosto voi antaa tekstiä sellaisenaan; kuva-, ääni- ja tiedosto-objektisyötteet tarvitsevat täsmällisen sidonnan.
Hintatiedot eivät lisää pyyntövalintoja. Tuetut parametrit on lueteltu valitulle menetelmälle.
Kohdista kukin veloitus näytettyihin ehtoihin. Käytä yhtä hintaa kutakin vaihtoehtoisten asetusten ryhmää kohden.
| Asetukset | Hinnasto | Kontekstin tokenit, enemmän kuin | Kontekstin tokenit, enintään raja-arvo mukaan lukien | Veloitus |
|---|---|---|---|---|
| AsetuksetTokenien perushinnat | HinnastoPerushinta | Kontekstin tokenit, enemmän kuin— | Kontekstin tokenit, enintään raja-arvo mukaan lukienEi ylärajaa | Veloitus Syöte · Syötetokenit $0.0003 / 1K tokenia Tuloste · Tulostokenit $0.003 / 1K tokenia Syöte · Välimuistin luku — / 1K tokenia Syöte · Välimuistiin kirjoitus — / 1K tokenia Syöte · Välimuistiin kirjoitus, 1 tunti — / 1K tokenia |
| AsetuksetPyynnön pituusluokka 1 | Hinnasto— | Kontekstin tokenit, enemmän kuin0 | Kontekstin tokenit, enintään raja-arvo mukaan lukienEi ylärajaa | Veloitus Syöte · Syötetokenit $0.0003 / 1K tokenia Tuloste · Tulostokenit $0.003 / 1K tokenia Syöte · Välimuistin luku — / 1K tokenia Syöte · Välimuistiin kirjoitus — / 1K tokenia Syöte · Välimuistiin kirjoitus, 1 tunti — / 1K tokenia |
Ailoot varaa arvioidun summan ennen pyyntöä. Tuloksen jälkeen lopullinen veloitus toteutetaan mitatun käytön perusteella. Suoratoiston veloituksessa käytetään lopullista käyttötietuetta. Varauksen ja lopullisen veloituksen toiminta →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "perceptron/perceptron-mk1.5", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='perceptron/perceptron-mk1.5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='perceptron/perceptron-mk1.5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson tai SSE
Säilytä jokainen kokonainen palautettu vastaus, tiedosto ja sisällön osa.
Säilytä jokainen vastausvaihtoehto sisältöineen, työkalukutsuineen ja päättelyineen. Kokoa SSE:ssä muutokset vastausvaihtoehdon ja työkalun indeksin mukaan ja säilytä lopullinen päättymissyy sekä käyttötiedot.
Säilytä pyyntöjen/vastausten ID:t ja otsakkeet. Yleistä tekstityön haku-URL:ää ei anneta.
| Kenttä | Tyyppi |
|---|---|
Kenttächoices[].index | Tyyppiinteger |
Kenttächoices[].message.content | Tyyppistring|null |
Kenttächoices[].message.tool_calls | Tyyppitool_call[] |
Kenttächoices[].message.reasoning_content | Tyyppistring |
Kenttächoices[].message.reasoning_details | Tyyppiobject|array |
Kenttächoices[].finish_reason | Tyyppistring|null |
Kenttäusage | Tyyppiobject |
| Vastaus | Ehto | Seuraava vaihe |
|---|---|---|
Vastaus400 · invalid_request_error | EhtoVirheelliset pakolliset kentät, aineiston esitysmuoto tai parametrin arvo | Seuraava vaiheKorjaa ilmoitetut kentät ennen uutta luontipyyntöä. |
Ailoot Ultra perceptron/perceptron-mk1.5
Käytä yllä näytettyjä menetelmäpolkuja.
perceptron/perceptron-mk1.5Perceptron Mk1.5 ymmärtää tekstiä, kuvia, videota ja ääntä visuaalisissa ja fyysisessä ympäristössä toimimiseen liittyvissä tehtävissä. Se palauttaa tekstiä, paikkatietoon tai aikaan sidottuja merkintöjä, kohteiden liikeratoja ja ehdotettuja funktiokutsuja. Valmistajan konteksti on 36 864 tokenia ja enimmäistuloste 8 192 tokenia.
Tämä kuvaus kattaa mallin ominaisuudet. Ailootissa saatavilla olevat syötteet, tulosteet ja asetukset luetellaan alla valitulle menetelmälle.
Perceptron Mk1.5 on Perceptronin multimodaalinen malli visuaaliseen ymmärtämiseen, tapahtumien ajalliseen paikantamiseen ja fyysisessä ympäristössä toimivien agenttien tehtäviin. Se hyväksyy tekstiä, kuvia, videota ja ääntä ja palauttaa tekstiä, paikkatietoon tai aikaan sidottuja merkintöjä, rakenteisia vastauksia ja funktiokutsujen sisältöä. Valmistajan nykyinen määrittely ilmoittaa 36 864 tokenin kontekstin ja 8 192 tokenin enimmäistulosteen. Nämä täsmälliset rajat ovat tarkempia kuin julkaisuartikkelin pyöristetty 32K:n kuvaus.
Keskeinen lisäys on kohteiden seuraaminen videossa aikaleimatun geometrian avulla. Kuvaa kohde selvästi ja ilmoita, mitä tuloksen on osoitettava: esimerkiksi milloin esine tulee kuvaan, mihin se liikkuu tai millä aikavälillä tietty toiminta tapahtuu. Ensimmäisen persoonan kuvamateriaalissa valmistaja painottaa käsien seurantaa ja jakamista osatehtäviin. Niistä on hyötyä toimijan tekemisten ajallisessa analysoinnissa.
Dokumentoituihin tulosteisiin kuuluvat pisteet, laatikot ja monikulmiot sijainnin merkitsemiseen, leikkeet aikavälien merkitsemiseen ja seurantatietojen säiliöt kohteiden liikkeelle. Track on tuotetun merkintäkielen säiliö eikä erillinen merkintämuodon arvo. Seurannan reittipisteet voivat olla harvassa: palautettu liikerata ei takaa laatikkoa jokaiselle lähdekuvalle eikä kohteen jatkuvaa näkyvyyttä. Säilytä alkuperäinen media sekä koordinaatti- tai aikaleimayhteys, jotta tulokset voidaan tarkistaa todellisesta näkymästä.
Mk1.5 lisää natiivin äänen ymmärtämisen, kuten litteroinnin, äänitapahtumien tunnistamisen, yhteenvedot ja tallennetta koskevat kysymykset. Valmistaja hyväksyy WAV-, MP3- ja FLAC-muodot. Yhden äänitiedoston raja on 16 384 äänitokenia eli noin 21,8 minuuttia dokumentoidulla noin 750 tokenin minuuttinopeudella. Ääni jakaa kontekstin muiden syötteiden ja tulosteelle varatun tilan kanssa, joten pyyntö voi täyttää kontekstin ennen tiedostokohtaisen rajan saavuttamista.
Kun videon ääniraita on olennainen, valmistajan työnkulussa videon ääni otetaan erikseen käyttöön. Ilmoita, koskeeko tehtävä puhetta, äänitapahtumaa, näkyvää tilannetta vai niiden suhdetta. Tuloste on tekstiä ja rakenteista sisältöä. Mk1.5 ei tuota puheääntä. Säilytä litteroinnissa pyydetty kieli ja ajallinen yhteys sen sijaan, että pitäisit visuaalista kuvatekstiä litterointina.
Valmistaja tukee mediasyötteiden vertailua. Merkitse aineistot tunnisteilla ja säilytä yhteydet niihin. Valinnainen asset_idx yksilöi keskustelun kyseisessä vaiheessa saatavilla olevan mediaesiintymän eikä pysyvää tiedostotunnistetta. Jos nimenomaista tai periytyvää valitsinta ei ole, merkintä viittaa viimeiseen tuottamishetkellä saatavilla olevaan aineistoon. Nämä käytännöt ovat olennaisia, kun tehtävä vertaa kahta kameraa, sivua tai tallennetta. Valmistajan pyyntökohtainen raja on 256 mediayksikköä. Jokainen video_frames-ryhmän kuva lasketaan tähän rajaan, vaikka ryhmä käyttää yhtä aineistoindeksiä. Videon ääniraidan käyttöönotto ei lisää toista aineistoa.
Valmistaja tukee JSON Schema -skeemalla tai säännöllisellä lausekkeella rajattuja lopullisia vastauksia. Määrittele kentät tai kuvio ja tarkista palautetut arvot lähteestä. Se dokumentoi myös Multilookin, jossa jaettua kontekstia käsitellään toisistaan riippumattomilla kehotteilla. Tämä valmistajan työnkulku on erillinen tavallisesta yhden vastauksen keskustelusta.
Mk1.5 voi valita annettuja funktioita, jotka kuvataan nimillä, tarkoituksilla ja JSON Schema -skeemoilla. Sovellus suorittaa ehdotetut kutsut ja palauttaa havainnot. Määrittele sallitut toiminnot ja valmistumiskriteeri fyysisessä ympäristössä tai käyttöliittymässä tehtävälle työlle. Käytä sitten uutta visuaalista tilaa tai työkalun tulosta seuraavan vaiheen näyttönä. Päättelyn työmäärää voi säätää valmistajan malliversiossa.
Funktiotyökaluja ei voi määritellä samassa pyynnössä JSON Schema -skeemalla tai säännöllisellä lausekkeella rajatun tulosteen kanssa. Valmistaja ohjeistaa pyytämään rajatun lopullisen vastauksen työkalusilmukan jälkeen. Tarkasta lopetussyy ennen tuloksen käyttämistä, sillä pituusrajaan päättyminen voi tarkoittaa keskeneräistä tulostetta.
Hyödyllinen lopputuotos on lähdeaineistoon sidottu näkymän selitys, ajastettu litterointi, kohdemerkintä tai näyttöön perustuva toimintaehdotus. Tarkista geometria mediasta, erota havaitut yksityiskohdat tulkinnasta ja säilytä Mk1.5:n täsmälliset ääni-, seuranta- ja työkaluominaisuudet erillään aiemmasta Mk1-versiosta.
POST /v1/messagestextjson, sse| Kenttä | Tyyppi | Vaatimus | Arvot & rajat | Oletus |
|---|---|---|---|---|
Kenttämodel | Tyyppistring | VaatimusPakollinen | Arvot & rajat perceptron/perceptron-mk1.5 | Oletus— |
Kenttämessages | Tyyppimessage[] | VaatimusPakollinen | Arvot & rajat | Oletus— |
Kenttämessages[].role | Tyyppistring | VaatimusPakollinen | Arvot & rajat user, assistant | Oletus— |
Kenttämessages[].content | Tyyppistring | VaatimusPakollinen | Arvot & rajat | Oletus— |
Kenttämax_tokens | Tyyppiinteger | VaatimusPakollinen | Arvot & rajat | Oletus— |
Kenttästream | Tyyppiboolean | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat | Oletusfalse |
Teksti · UTF-8-teksti
messages[].content-merkkijono
| Parametri | Sopimus |
|---|---|
Parametricontent_type | Sopimusapplication/json |
Parametrirequired | Sopimusmodel, messages, max_tokens |
Parametrioptional_controls | Sopimusstream |
Parametrimaterial_types | Sopimustext |
Parametritext_file_material | SopimusLue varsinainen UTF-8-asiakirja ja sijoita sen teksti ilmoitettuun syöte- tai viestisisällön merkkijonoon. |
Elinkaari: synchronous_or_streamed
Hintatiedot eivät lisää pyyntövalintoja. Tuetut parametrit on lueteltu valitulle menetelmälle.
Kohdista kukin veloitus näytettyihin ehtoihin. Käytä yhtä hintaa kutakin vaihtoehtoisten asetusten ryhmää kohden.
| Asetukset | Hinnasto | Kontekstin tokenit, enemmän kuin | Kontekstin tokenit, enintään raja-arvo mukaan lukien | Veloitus |
|---|---|---|---|---|
| AsetuksetTokenien perushinnat | HinnastoPerushinta | Kontekstin tokenit, enemmän kuin— | Kontekstin tokenit, enintään raja-arvo mukaan lukienEi ylärajaa | Veloitus Syöte · Syötetokenit $0.0003 / 1K tokenia Tuloste · Tulostokenit $0.003 / 1K tokenia Syöte · Välimuistin luku — / 1K tokenia Syöte · Välimuistiin kirjoitus — / 1K tokenia Syöte · Välimuistiin kirjoitus, 1 tunti — / 1K tokenia |
| AsetuksetPyynnön pituusluokka 1 | Hinnasto— | Kontekstin tokenit, enemmän kuin0 | Kontekstin tokenit, enintään raja-arvo mukaan lukienEi ylärajaa | Veloitus Syöte · Syötetokenit $0.0003 / 1K tokenia Tuloste · Tulostokenit $0.003 / 1K tokenia Syöte · Välimuistin luku — / 1K tokenia Syöte · Välimuistiin kirjoitus — / 1K tokenia Syöte · Välimuistiin kirjoitus, 1 tunti — / 1K tokenia |
Ailoot varaa arvioidun summan ennen pyyntöä. Tuloksen jälkeen lopullinen veloitus toteutetaan mitatun käytön perusteella. Suoratoiston veloituksessa käytetään lopullista käyttötietuetta. Varauksen ja lopullisen veloituksen toiminta →
{\n "model": "perceptron/perceptron-mk1.5",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'perceptron/perceptron-mk1.5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'perceptron/perceptron-mk1.5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON tai SSE
Säilytä jokainen kokonainen palautettu vastaus, tiedosto ja sisällön osa.
Säilytä kaikki sisältölohkot, päättelyallekirjoitukset ja todelliset työkalukäytön ID:t. Kokoa kaikki SSE-lohkomuutokset; ensimmäinen tekstilohko ei ole koko tulos.
Säilytä pyyntöjen/vastausten ID:t ja otsakkeet. Yleistä tekstityön haku-URL:ää ei anneta.
| Kenttä | Tyyppi |
|---|---|
Kenttäid | Tyyppistring |
Kenttämodel | Tyyppistring |
Kenttäcontent[] | Tyyppitext|thinking|tool_use|other content block |
Kenttästop_reason | Tyyppistring|null |
Kenttäusage | Tyyppiobject |
| Vastaus | Ehto | Seuraava vaihe |
|---|---|---|
Vastaus400 · invalid_request_error | EhtoVirheelliset pakolliset kentät, aineiston esitysmuoto tai parametrin arvo | Seuraava vaiheKorjaa ilmoitetut kentät ennen uutta luontipyyntöä. |
Ailoot Ultra perceptron/perceptron-mk1.5
Käytä yllä näytettyjä menetelmäpolkuja.
Tekninen esimerkki englanniksi
Summarize a timed handling sequence\n\nUse these written frame notes, not unseen footage: 00:02 operator picks up a red box; 00:05 places it on scale; 00:08 removes it; 00:11 places it on shelf. Return the ordered subtasks and the observed interval when the box is on the scale. State the sampling limitation instead of claiming exact continuous motion between notes.An ordered subtask list and a scale interval explicitly bounded by the supplied observations.Timestamps stay attached to their notes, and the answer does not invent intermediate geometry or continuous visibility.