Integrate lookup + neural inference path
Nadie ha tomado este issue todavía.
Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
Comienza leyendo la interfaz propuesta de HybridGenerator y el flujo de inferencia de este issue; no se identifican archivos de implementación ni pruebas. Define el único punto de entrada de generación, el comportamiento del enrutamiento y la transferencia de contexto, la estrategia configurable, los registros de enrutamiento, los metadatos y el fallback controlado del modelo neuronal; después, verifica cada criterio de éxito enumerado.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Summary
Combine the n-gram lookup and neural fallback into a unified inference pipeline.
Success Criteria
- Single entry point for generation
- Automatic routing based on confidence gate
- Seamless context handoff from lookup to neural
- Configurable routing strategy
- Logging of routing decisions for analysis
- Graceful degradation if neural model unavailable
Inference Flow
```
Input → Tokenize → Check n-gram confidence
↓ high confidence ↓ low confidence
Lookup Generate Neural Generate
↓ ↓
└────── Merge ────────┘
↓
Detokenize → Output
```
Interface
```python
class HybridGenerator:
def init(self, ngram_tables, neural_model, threshold=0.8):
...
def generate(self, input_context: str) -> GenerationResult:
"""Returns generated text and metadata (which path used, confidence, etc.)"""
...
```
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 0
- Forks
- 0
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Más de aRustyDev/ccgram
-
Define next-step research ideasAbiertodocs experiment
Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 35/100
-
Write usage documentationAbiertodocs
Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 55/100
-
Freeze architectureAbiertoinfra model
Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100
-
Document findingsAbiertodocs experiment
Dificultad 3/5 3-5 días Aptitud para principiantes 45/100
-
ablation evaluation
Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 30/100
Todos los issues de aRustyDev/ccgram
Issues similares
-
Dificultad 1/5 Menos de una hora Aptitud para principiantes 82/100
esphome/esphome.io#7657 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
comp/gateway comp/plugins duplicate P3 type/bug
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 82/100
NousResearch/hermes-agent#137019 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
bug
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 72/100
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
Kumo-Tabular weights unreachable behind restrictive egress proxies (Xet + plain HTTP both fail)Abierto
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 67/100
NVIDIA/structured-data-models#1091 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
[work-item] adam-adae-worsening-emergence: conform spec.yaml to the specification style contract (REQ-1280)Posiblemente ocupada @muse-yamaa-bot la tomó hoy. Abiertowork-item
Dificultad 1/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 82/100
Los mantenedores suelen responder en 1 día