मॉडल
बेस URL और आवश्यक होने पर API कुंजी से OpenAI-संगत या Anthropic endpoint सेट करें। कनेक्शन जाँचें। स्थानीय मॉडल सर्वर चालू होना चाहिए; दूरस्थ उपकरण अलग से डेटा भेज सकते हैं।
HalfJunia binary16 घातांक और भिन्न क्षेत्रों की समीक्षा तथा विशेष पैटर्न और परिमित मान अलग करने में सहायक है।
बेस URL और आवश्यक होने पर API कुंजी से OpenAI-संगत या Anthropic endpoint सेट करें। कनेक्शन जाँचें। स्थानीय मॉडल सर्वर चालू होना चाहिए; दूरस्थ उपकरण अलग से डेटा भेज सकते हैं।
फ़ोल्डर चुनें और संपादन से पहले सहायक से संबंधित फ़ाइलें पढ़ने को कहें। काम का उद्देश्य और सीमाएँ बताएँ।
बदलाव और कमांड का आउटपुट देखें। परिणाम स्वीकार करने से पहले प्रोजेक्ट की जाँच चलाएँ; बनाया गया कोड अपने आप परीक्षण किया हुआ नहीं होता।
from math import copysign, ldexp
def binary16_value(word):
if type(word) is not int or not 0 <= word <= 65535:
raise ValueError("binary16.word")
sign = -1.0 if word & 0x8000 else 1.0
exponent, fraction = (word >> 10) & 31, word & 1023
if exponent == 31:
return copysign(float("nan") if fraction else float("inf"), sign)
value = ldexp(fraction, -24) if exponent == 0 else ldexp(1024+fraction, exponent-25)
return copysign(value, sign)