Qwen3.6-27B SVG-Erzeugung mit geschlossenem Regelkreis

✍️ OpenClawRadar📅 Veröffentlicht: 1. Mai 2026🔗 Source
Qwen3.6-27B SVG-Erzeugung mit geschlossenem Regelkreis
Ad

Ein Reddit-Nutzer hat einen geschlossenen Regelkreis gebaut, um die SVG-Generierungsfähigkeiten von Qwen3.6-27B zu maximieren. Das System verwendet das Agno-Framework für Spezifikationen und Pi als Codierungsagent. Es rendert das ausgegebene SVG, führt das PNG zurück an Qwen Vision und wendet ein zweistufiges Bewertungssystem an, um Probleme vor der Iteration zu identifizieren.

Ad

Wichtige Details

  • Modell: Qwen3.6-27B-UD-Q5_K_XL (quantisierte 27B-Variante)
  • Framework: Agno für Spezifikationen, Pi als Codierungsagent
  • Schleife: SVG generieren → zu PNG rendern → PNG an Qwen Vision übergeben → bewerten (2 Runden) → iterieren
  • Verwendete Prompts:
    • Erstelle ein SVG-Bild eines Pelikans, der Fahrrad fährt
    • Erstelle ein SVG-Bild eines Capybaras, das einen Kimono trägt und Matcha-Tee trinkt
    • Erstelle ein SVG-Bild eines Flamingos, der einen bunten Pullover strickt
    • Erstelle ein SVG-Bild einer Sushirolle, die eine Sonnenbrille trägt und Go-Kart fährt
    • Erstelle ein SVG-Bild eines viktorianischen Roboters, der in einem Café Zeitung liest
    • Erstelle ein SVG-Bild einer Zeitraffer-Komposition, die eine Blume zeigt, die blüht, welkt und sich über vier Jahreszeiten in Schmetterlinge verwandelt, alles in einem Rahmen mit saisonaler Beleuchtung
  • Anforderung: Langer Kontext ist für den iterativen Prozess ein Muss

Der Regelkreis steht für Experimente zur Verfügung. Angehängte Ergebnisse zeigen eine verbesserte SVG-Qualität im Vergleich zur einmaligen Generierung.

📖 Lies die vollständige Quelle: r/LocalLLaMA

Ad

👀 Siehe auch

Octopoda MCP Server fügt Claude Code persistente Speicher, Schleifenerkennung und Audit-Trails hinzu
Werkzeuge

Octopoda MCP Server fügt Claude Code persistente Speicher, Schleifenerkennung und Audit-Trails hinzu

Ein Entwickler hat Octopoda gebaut, einen MCP-Server, der sich in Claude Code integriert und KI-Agenten persistente Erinnerung, Schleifenerkennung, Prüfprotokolle und gemeinsame Wissensräume bietet. Das System nutzt PostgreSQL mit pgvector für semantische Suche, FastAPI und ein React-Dashboard.

OpenClawRadar
PocketBot: Ein lokaler KI-Autopilot für iOS mit App-Intents und On-Device-Inferenz
Werkzeuge

PocketBot: Ein lokaler KI-Autopilot für iOS mit App-Intents und On-Device-Inferenz

PocketBot ist eine iOS-App, die ein quantisiertes 3B-Llama-Modell lokal auf dem Neural Engine des iPhones über Metal ausführt und dabei Apples AppIntents- und CoreLocation-Frameworks nutzt, um ereignisgesteuerte Automatisierungen ohne Cloud-Datenübertragung zu erstellen.

OpenClawRadar
LogClaw: Open-Source AI SRE für automatische Ticket-Erstellung aus Logs
Werkzeuge

LogClaw: Open-Source AI SRE für automatische Ticket-Erstellung aus Logs

LogClaw ist eine Open-Source-Log-Intelligence-Plattform, die auf Kubernetes läuft, Logs über OpenTelemetry aufnimmt, Anomalien mithilfe signalbasierter zusammengesetzter Bewertung erkennt und automatisch Tickets mit Root-Cause-Analyse in etwa 90 Sekunden erstellt.

OpenClawRadar
Open-Source Agent OS: Rust-basiertes Betriebssystem für KI-Agenten mit WASM-Sandboxing und Hands-Funktion
Werkzeuge

Open-Source Agent OS: Rust-basiertes Betriebssystem für KI-Agenten mit WASM-Sandboxing und Hands-Funktion

Ein Open-Source-Betriebssystem für KI-Agenten wurde veröffentlicht, das 137.000 Zeilen Rust-Code unter MIT-Lizenz enthält. Das System führt Agenten in WASM-Sandboxen mit 16 Sicherheitsebenen aus und führt 'Hands' für geplante, autonome Agentenoperationen ein.

OpenClawRadar