Elorian: Glimpse
elorian/glimpseโมเดล Elorian สำหรับให้เหตุผลเกี่ยวกับฉากและเหตุการณ์ทางกายภาพ โดยใน Ailoot ใช้กับคำอธิบายและคำถามแบบข้อความ
ให้เหตุผลเกี่ยวกับเหตุการณ์และพื้นที่
Glimpse เป็นโมเดลของ Elorian ที่พัฒนาขึ้นโดยเน้นความเข้าใจโลกทางกายภาพผ่านภาพ ความเชี่ยวชาญคือการคงตัวแทนของวัตถุเมื่อเคลื่อนที่หรือเปลี่ยนมุมมอง เชื่อมการกระทำกับผลที่ตามมา และวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างส่วนต่าง ๆ ของฉาก ตัวอย่างอย่างเป็นทางการของผู้พัฒนาแสดงการวิเคราะห์การเคลื่อนไหว การนับวัตถุโดยคำนึงถึงสถานะ และการเรียงลำดับเหตุการณ์กลับคืน
แนวคิดเด่นของ Glimpse คือการย้อนกลับไปดูหลักฐานภาพระหว่างแก้ปัญหา ในสภาพแวดล้อม Elorian โมเดลสามารถพิจารณาบริเวณที่ต้องการซ้ำ เปรียบเทียบสิ่งที่สังเกต และปรับการตีความแรกได้ จึงมุ่งสู่งานที่การบอกชื่อสิ่งของยังไม่เพียงพอ แต่ต้องเข้าใจว่าอะไรเปลี่ยน วัตถุใดยังคงเป็นชิ้นเดิม และข้อสังเกตต่างจากข้อสันนิษฐานอย่างไร
ใช้งานใน Ailoot อย่างไร
ใน Ailoot Glimpse เชื่อมต่อสำหรับรับข้อความและตอบเป็นข้อความ สามารถส่งคำอธิบายฉาก ลำดับข้อสังเกต บันทึกเหตุการณ์ หรือคำบรรยายที่เตรียมไว้ แล้วถามจากข้อมูลเหล่านั้น ส่วนติดต่อปัจจุบันของโมเดลนี้ไม่รวมการประมวลผลไฟล์ภาพและวิดีโอโดยตรง
คำขอใช้งานจริงอาจมีบันทึกข้อสังเกตว่าใครทำอะไร เมื่อใด และมองเห็นอะไรก่อนกับหลังการกระทำ ขอให้เรียงลำดับเวลา แยกข้อเท็จจริงที่สังเกตได้ออกจากคำอธิบายที่เป็นไปได้ แล้วระบุรายละเอียดที่ยังขาดสำหรับสรุปผล รูปแบบนี้ช่วยทำงานกับตัวแทนปัญหาในรูปข้อความและรักษาขอบเขตระหว่างข้อมูลที่ให้กับการตีความอย่างชัดเจน
สิ่งที่ควรคำนึงเมื่อกำหนดงาน
สำหรับคำถามเชิงพื้นที่ ควรระบุตำแหน่งผู้สังเกตและตำแหน่งสัมพัทธ์ของวัตถุ สำหรับลำดับเหตุการณ์ ควรเก็บเวลาและใช้ชื่อเรียกผู้เกี่ยวข้องอย่างคงที่ หากต้นฉบับไม่ระบุว่ามีการเคลื่อนไหวต่อเนื่องระหว่างข้อสังเกตสองครั้งหรือไม่ ควรขอให้โมเดลพิจารณาความเป็นไปได้ที่ยอมรับได้ แทนการเลือกคำอธิบายเดียว
Glimpse ใน Ailoot ระบุบริบทไว้ที่ 262,144 โทเคน จึงรวมคำอธิบายยาวและประวัติการหารือในคำขอได้ ผลลัพธ์ยังคงเป็นข้อความ เช่น คำอธิบาย ตารางเหตุการณ์ หรือรายการคำถามต่อข้อมูลต้นฉบับ ไม่ควรถือว่าความสามารถในสภาพแวดล้อมเอเจนต์ของ Elorian รวมถึงเครื่องมือภาพและการประสานงานย่อย มีอยู่โดยอัตโนมัติในส่วนติดต่อข้อความนี้
ใช้งานได้ผ่าน Ailoot API
POST /v1/messages- ขาเข้า
text- ขาออก
text- บริบท
- ไม่ได้ระบุในแค็ตตาล็อก
- ความยาวคำตอบสูงสุด
- ไม่ได้ระบุในแค็ตตาล็อก
- ขาเข้า
- US$0.0012 / 1K
- ขาออก
- US$0.006 / 1K
- การอ่านแคช
- ≈US$0.00012 / 1K
POST /v1/responses- ขาเข้า
text- ขาออก
text- บริบท
- ไม่ได้ระบุในแค็ตตาล็อก
- ความยาวคำตอบสูงสุด
- ไม่ได้ระบุในแค็ตตาล็อก
- ขาเข้า
- US$0.0012 / 1K
- ขาออก
- US$0.006 / 1K
- การอ่านแคช
- ≈US$0.00012 / 1K
POST /v1/chat/completions- ขาเข้า
text- ขาออก
text- บริบท
- ไม่ได้ระบุในแค็ตตาล็อก
- ความยาวคำตอบสูงสุด
- ไม่ได้ระบุในแค็ตตาล็อก
- ขาเข้า
- US$0.0012 / 1K
- ขาออก
- US$0.006 / 1K
- การอ่านแคช
- ≈US$0.00012 / 1K
POST /v1beta/models/elorian/glimpse:generateContent- ขาเข้า
text- ขาออก
text- บริบท
- ไม่ได้ระบุในแค็ตตาล็อก
- ความยาวคำตอบสูงสุด
- ไม่ได้ระบุในแค็ตตาล็อก
- ขาเข้า
- US$0.0012 / 1K
- ขาออก
- US$0.006 / 1K
- การอ่านแคช
- ≈US$0.00012 / 1K
elorian/glimpse · JSON
{"about":"### ให้เหตุผลเกี่ยวกับเหตุการณ์และพื้นที่\n\nGlimpse เป็นโมเดลของ Elorian ที่พัฒนาขึ้นโดยเน้นความเข้าใจโลกทางกายภาพผ่านภาพ ความเชี่ยวชาญคือการคงตัวแทนของวัตถุเมื่อเคลื่อนที่หรือเปลี่ยนมุมมอง เชื่อมการกระทำกับผลที่ตามมา และวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างส่วนต่าง ๆ ของฉาก ตัวอย่างอย่างเป็นทางการของผู้พัฒนาแสดงการวิเคราะห์การเคลื่อนไหว การนับวัตถุโดยคำนึงถึงสถานะ และการเรียงลำดับเหตุการณ์กลับคืน\n\nแนวคิดเด่นของ Glimpse คือการย้อนกลับไปดูหลักฐานภาพระหว่างแก้ปัญหา ในสภาพแวดล้อม Elorian โมเดลสามารถพิจารณาบริเวณที่ต้องการซ้ำ เปรียบเทียบสิ่งที่สังเกต และปรับการตีความแรกได้ จึงมุ่งสู่งานที่การบอกชื่อสิ่งของยังไม่เพียงพอ แต่ต้องเข้าใจว่าอะไรเปลี่ยน วัตถุใดยังคงเป็นชิ้นเดิม และข้อสังเกตต่างจากข้อสันนิษฐานอย่างไร\n\n### ใช้งานใน Ailoot อย่างไร\n\nใน Ailoot Glimpse เชื่อมต่อสำหรับรับข้อความและตอบเป็นข้อความ สามารถส่งคำอธิบายฉาก ลำดับข้อสังเกต บันทึกเหตุการณ์ หรือคำบรรยายที่เตรียมไว้ แล้วถามจากข้อมูลเหล่านั้น ส่วนติดต่อปัจจุบันของโมเดลนี้ไม่รวมการประมวลผลไฟล์ภาพและวิดีโอโดยตรง\n\nคำขอใช้งานจริงอาจมีบันทึกข้อสังเกตว่าใครทำอะไร เมื่อใด และมองเห็นอะไรก่อนกับหลังการกระทำ ขอให้เรียงลำดับเวลา แยกข้อเท็จจริงที่สังเกตได้ออกจากคำอธิบายที่เป็นไปได้ แล้วระบุรายละเอียดที่ยังขาดสำหรับสรุปผล รูปแบบนี้ช่วยทำงานกับตัวแทนปัญหาในรูปข้อความและรักษาขอบเขตระหว่างข้อมูลที่ให้กับการตีความอย่างชัดเจน\n\n### สิ่งที่ควรคำนึงเมื่อกำหนดงาน\n\nสำหรับคำถามเชิงพื้นที่ ควรระบุตำแหน่งผู้สังเกตและตำแหน่งสัมพัทธ์ของวัตถุ สำหรับลำดับเหตุการณ์ ควรเก็บเวลาและใช้ชื่อเรียกผู้เกี่ยวข้องอย่างคงที่ หากต้นฉบับไม่ระบุว่ามีการเคลื่อนไหวต่อเนื่องระหว่างข้อสังเกตสองครั้งหรือไม่ ควรขอให้โมเดลพิจารณาความเป็นไปได้ที่ยอมรับได้ แทนการเลือกคำอธิบายเดียว\n\nGlimpse ใน Ailoot ระบุบริบทไว้ที่ 262,144 โทเคน จึงรวมคำอธิบายยาวและประวัติการหารือในคำขอได้ ผลลัพธ์ยังคงเป็นข้อความ เช่น คำอธิบาย ตารางเหตุการณ์ หรือรายการคำถามต่อข้อมูลต้นฉบับ ไม่ควรถือว่าความสามารถในสภาพแวดล้อมเอเจนต์ของ Elorian รวมถึงเครื่องมือภาพและการประสานงานย่อย มีอยู่โดยอัตโนมัติในส่วนติดต่อข้อความนี้","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Elorian","canonical_model":"elorian/glimpse","ctx":null,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"elorian/glimpse","input":["text"],"kind":"text","max_out":null,"methods":[{"cache_read":0.12,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.2,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":6.0,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"elorian/glimpse","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.12,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.2,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":6.0,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"elorian/glimpse","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.12,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.2,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":6.0,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"elorian/glimpse","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.12,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"gemini","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.2,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":6.0,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/elorian/glimpse:generateContent","request_model_id":"elorian/glimpse","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"elorian/glimpse","request_model_id":"elorian/glimpse","route_label":"Ultra"}],"name":"Elorian: Glimpse","price":{"in":1.2,"in_label":null,"out":6.0,"out_label":null,"sort_in":1.2,"sort_out":6.0,"varies":false},"public_id":"elorian/glimpse","short":"โมเดล Elorian สำหรับให้เหตุผลเกี่ยวกับฉากและเหตุการณ์ทางกายภาพ โดยใน Ailoot ใช้กับคำอธิบายและคำถามแบบข้อความ"}