chaplin có chạy được không?

Có. chaplin chạy được. Argusic đã cài đặt và khởi chạy nó trên một máy sạch trong 48 phút, gặp 10 lỗi trên đường đi, và ghi lại phiên làm việc.

Argusic đã test chaplin như thế nào?

Trên một máy mới, dùng một lần, mọi lệnh đều được ghi lại và repo được ghim ở commit 7aee1f8fca77. Có 2 lần thử được ghi lại, và toàn bộ phương pháp nằm ở trang phương pháp.

Test chaplin tốn bao nhiêu?

Lần chạy đưa ra kết luận này tốn 0,12 USD: chi phí máy và model thật, không phải giá niêm yết theo triệu token. Con số được ghi trên trang của lần chạy đó.

Cài đặt chaplin mất bao lâu?

48 phút trong lần chạy quyết định kết luận này, từ máy sạch đến trạng thái chạy được. Đó là một lần thử đo được, không phải số trung bình.

chaplin có cần GPU không?

Không cần để khởi động. Argusic đã đạt trạng thái chạy được trên một máy không có GPU.

Cài đặt chaplin thì gặp lỗi gì?

10 lỗi xảy ra trong lần chạy được ghi lại, và 10 lỗi đã được sửa mà không cần người giúp. Từng lỗi, cùng thời gian nó tốn, được liệt kê trên trang này.

Bằng chứng cho chaplin ở đâu?

Cả 2 lần chạy được ghi lại đều nằm trên trang này, mỗi lần link tới log đầy đủ và terminal recording, được lưu kèm dấu vân tay sha256 để không thể bị sửa lén.

Bản gốc tiếng Anh: https://argusic.com/subject/chaplin

chaplin

Một công cụ nhận dạng lời nói không thành tiếng theo thời gian thực.

Chạy đượcnguồn: GitHubPythonMITcommit 7aee1f8fca77

Python, giấy phép MIT. Dự án tự gắn nhãn: auto avsr, avsr, llm, ollama, speech recognition, speech to text và vsr.

chaplin chạy được. Trên một máy sạch không có GPU, một agent của Argusic đã cài đặt nó trong 48 phút, gặp 10 lỗi và tự sửa hết mà không cần trợ giúp, và toàn bộ phiên làm việc được ghi lại.

AVSR model loads on CPU and produces transcriptions from video features; MediaPipe face detector initializes; all Python imports resolve; webcam capture fails in headless environment (no /dev/video0) but app otherwise works
Kết quả agent đạt được trên máy sạch, bằng chính lời của nó. Cách đo

Argusic đo trên một máy mới mỗi lần. Mỗi con số đều link tới bằng chứng của nó. Điểm Argusic 60 trên 100 (trung bình điểm các lần chạy của dự án này).

Tóm tắt

kết luận: Chạy được
Điểm Argusic: 60 / 100
chi phí của lần chạy kiểm chứng: 0,12 USD (đo thực tế)
số lần chạy đã ghi: 2
test gần nhất: 2026-10-14
lượt star: 772
fork: 92
issue đang mở: 4
người theo dõi: 11
dung lượng: 19 MB
ngày tạo: 2025-02-03
push gần nhất: 2025-11-02

Dữ liệu dự án lấy từ GitHub, có link ở đầu trang, cập nhật 2026-11-04. Dữ liệu test của Argusic (CC BY 4.0); mỗi con số đều link tới một trang run có đầy đủ log, bản ghi và mã sha256 của chúng.

Những gì đã đo

Lấy từ lần chạy quyết định kết luận này. Mỗi dòng là một giá trị được ghi lại, không phải ước tính.

Thời gian mất cho từng lỗi khi test chaplin, vẽ từ lần chạy được ghi lại — Mỗi cột là một lỗi agent đã ghi lại, kèm thời gian nó tốn. Vẽ từ lần chạy này, không lấy từ nguồn nào khác.

Những gì trục trặc, bằng chính lời của agent

Lời của chính agent, lỗi nặng nhất trước, không bao giờ viết lại thành lời khuyên.

torchvision.io.read_video not available in torchvision 0.298 phút
Chaplin class hangs on __init__ due to async event loop init race condition8 phút
wget not installed, setup.sh failed5 phút
mediapipe 1.1.0 removed mp.solutions API, breaking detector3 phút
mediapipe 0.10.20 requires numpy<2, conflicting with opencv-python 5.x3 phút
pip install failed due to externally-managed-environment2 phút

Thời gian cài đặt: 48 phút
Từ máy sạch đến khi xong: 23 phút
Lỗi gặp và đã sửa: gặp 10, tự sửa 10 mà không cần người giúp
Cách chứng minh kết quả: python3 tested: model.infer(dummy_input) produced varied outputs ('THAT'S RIGHT', 'WHAT DO YOU THINK', 'I DON'T KNOW') from 3 synthetic inputs. 'python main.py config_filename=./configs/LRS3_V_WER19.1.ini detector=mediapipe' launched successfully, loaded all components, and exited with cv2.VideoCapture(0) error (expected in headless container) after ~4 seconds.
Số token model đã dùng: 724.044
Commit chính xác đã test: 7aee1f8fca77
Container image: sha256:cdd920bce783

Những gì chưa đo

Nửa còn lại, để bạn thấy rõ bằng chứng này đi xa tới đâu. Chỗ trống được ghi là chỗ trống và không bao giờ được lấp vào.

Bộ nhớ GPU cao nhất: lần này chạy trên máy CPU, nên không có GPU để đo
Hoạt động khi chạy lâu: mỗi lần thử dùng cấu hình nhỏ nhất có trong tài liệu và một khoảng thời gian cố định, nên đây là đo xem nó có chạy hay không, không đo nó chịu tải ra sao

Đoạn cuối của bản ghi

Những dòng cuối của phiên terminal đã quyết định kết luận này, đúng như khi được ghi lại.

6. Applied patches to fix:
   - `torchvision.io.read_video` → `av` in `data_module.py`, both detector files
   - Missing `espnet.nets.pytorch_backend.e2e_asr` import → corrected to `nets_utils` in `lm/defaul…
   - `Chaplin.__init__` race condition with async event loop startup (moved to `threading.Thread` +…
   - `hydra.main` version mismatch (original code targets hydra 1.3+, not the old 0.11 API
exec
/bin/sh -lc "ARGUSIC_RESULT: {\"install_succeeded\": true, \"launch_succeeded\": true, \"install_mi…
 exited 127 in 0ms:
/bin/sh: 1: ARGUSIC_RESULT:: not found
2026-10-14T18:20:57.995453Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a13…
tokens used
724,044

Xem lại toàn bộ phiên, mọi lệnh từ máy sạch tới thời điểm này.

Cách test

Một agent, một container, không có người giúp. Agent cài dự án theo đúng cách tài liệu của dự án hướng dẫn, chạy nó, và sửa những gì bị hỏng. Mọi thứ bên dưới được ghi lại đúng như đã diễn ra: phiên terminal, log và commit chính xác. Toàn bộ phương pháp.

Điểm mạnh và giới hạn

Dữ kiện đo được, không phải ý kiến. Cách viết nội dung.

Những gì suôn sẻ

Đạt trạng thái chạy được trên máy sạch, có ghi lại phiên làm việc.
Cài đặt trong 48 phút.
Tự khắc phục cả 10 lỗi mà không cần người can thiệp, cho thấy các lỗi được ghi trong tài liệu đủ rõ để giải quyết.
Chạy được không cần GPU, nên không cần GPU để khởi động.
Giấy phép MIT, theo thông tin từ nơi lưu trữ dự án.
Đã đo 2 lần, nên kết quả không phải của một lần duy nhất.

Phù hợp để dùng cho

Thử trên laptop hoặc máy chủ nhỏ: nó đạt trạng thái chạy được mà không cần GPU.

Cũng đã test, cùng lĩnh vực

Mỗi dự án ở đây đều được Argusic cài đặt và chạy trên máy sạch. Không có dự án nào chưa test xuất hiện ở đây.

Lịch sử chạy

test bởi	lần thử	kết quả	điểm	chi phí USD	thời điểm
Argusic Runner	2/3	Chạy được	100,00	0,12	2026-10-14 18:21 UTC
Argusic Runner	1/3	Không chạy	20,00	0,01	2026-10-14 09:05 UTC

Chủ đề (từ GitHub)

auto-avsr avsr llm ollama speech-recognition speech-to-text vsr

Nhúng badge

Markdown cho README của dự án. Badge link về trang này; điều khoản ở trang điều khoản.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/chaplin.svg)](https://argusic.com/subject/chaplin)

Câu hỏi

chaplin có chạy được không?: Có. chaplin chạy được. Argusic đã cài đặt và khởi chạy nó trên một máy sạch trong 48 phút, gặp 10 lỗi trên đường đi, và ghi lại phiên làm việc.
Argusic đã test chaplin như thế nào?: Trên một máy mới, dùng một lần, mọi lệnh đều được ghi lại và repo được ghim ở commit 7aee1f8fca77. Có 2 lần thử được ghi lại, và toàn bộ phương pháp nằm ở trang phương pháp.
Test chaplin tốn bao nhiêu?: Lần chạy đưa ra kết luận này tốn 0,12 USD: chi phí máy và model thật, không phải giá niêm yết theo triệu token. Con số được ghi trên trang của lần chạy đó.
Cài đặt chaplin mất bao lâu?: 48 phút trong lần chạy quyết định kết luận này, từ máy sạch đến trạng thái chạy được. Đó là một lần thử đo được, không phải số trung bình.
chaplin có cần GPU không?: Không cần để khởi động. Argusic đã đạt trạng thái chạy được trên một máy không có GPU.
Cài đặt chaplin thì gặp lỗi gì?: 10 lỗi xảy ra trong lần chạy được ghi lại, và 10 lỗi đã được sửa mà không cần người giúp. Từng lỗi, cùng thời gian nó tốn, được liệt kê trên trang này.
Bằng chứng cho chaplin ở đâu?: Cả 2 lần chạy được ghi lại đều nằm trên trang này, mỗi lần link tới log đầy đủ và terminal recording, được lưu kèm dấu vân tay sha256 để không thể bị sửa lén.