Локальный ассистент для зумов, часть 2: как граф встреч становится памятью и почему ему можно верить
В первой части я собрал ассистента, который слушает созвон, различает голоса, пишет стенограмму и складывает встречу в граф знаний в Obsidian. Всё на своём Маке, ничего не уходит в облако. С тех пор прошло полтора месяца ежедневной работы, и оказалось, что записать встречу — это меньшая половина дела. Большая — сделать так, чтобы через месяц из этих записей можно было достать правду, а не то, что модель придумала по мотивам.
NVIDIA выпустила PAIR — виртуальный маршрутизатор локального инференса для домашних ПК
NVIDIA представила
Nvidia представила PAIR — утилиту, с помощью которой объединяет несколько ПК и распределяет между ними AI‑задачи
Nvidia выпустила инструмент PAIR (Personal AI Router), который объединяет несколько компьютеров в локальной сети и распределяет между ними задачи по запуску AI‑моделей. В один кластер можно подключить ПК с видеокартами Nvidia, системы DGX Spark и Mac. Код инструмента открыт.
Я распознал паспорт. Чем я могу это доказать?
Система работает и разбирает документы. Претензия у меня к ней одна, зато неустранимая изнутри: я не могу доказать ни одно из полученных значений.Ниже — опись. По каждому полю: как оно читается, чем проверяется и чего эта проверка стоит. Последняя строка описи самая интересная, потому что напротив неё не стоит ничего.Что за задача
Агент написал себе навык и соврал, что тот работает
Я делаю агента, который умеет дописывать себе навыки. Не в смысле «подключает плагины из маркетплейса», а буквально: упёрся в то, чего не умеет — сгенерировал код, собрал, установил, пользуется.Первый раз это сработало примерно так, как я и мечтал. Агент сказал «у меня нет такого навыка», спросил разрешения, минуту пыхтел компилятором и отчитался: готово, метод доступен.Метода не было.
Qwen3.8-27B: лучший локальный LLM, который вы, вероятно, не сможете запустить
В этом месяце Alibaba выпустила две модели, и та, о которой все писали, оказалась не той, что мы ждали. Qwen3.8-Max — это API с 2,4 триллионами параметров, и пару недель назад я с большим энтузиазмом написал о ней обзор. Но релиз, которого я действительно ждал, вышел 14 августа: Qwen3.8-27B, Apache 2.0, веса на Hugging Face, модель достаточно компактна, чтобы работать на ноутбуке.
Garmin записывает всё. ChatGPT — ничего. Разрыв длиной в один вечер и один скрипт
Garmin записывает почти всё: сон, HRV, стресс, Body Battery, пульс на тренировке, каждый подход в зале. ChatGPT ничего этого не видит. Чтобы спросить у него, как прошла неделя, нужно было сначала открыть Garmin Connect, переписать цифры руками и вставить их в чат.Один вечер, один скрипт. Забрать сон и HRV за сегодня, сложить в файл. Никакой архитектуры, просто раздражение от того, что данные есть, а спросить их некому.Сейчас это открытый пайплайн: локальный кэш, агентный Telegram-бот, локальная модель на Ollama, веб-мастер настройки, Windows-дистрибутив и заявка на акселератор Sber500. По пути пришлось несколько раз пересобрать саму задачу.
Как собрать персональную wiki без Claude Code
Идея Andrej Karpathy с LLM-wiki набирает сторонников. На Хабре уже было несколько публикаций (1, 2, 3), в том числе и моя про сравнение LLM-wiki и RAG-системы. Ещё больше статей я нашёл на medium.
Как я Zabbix с LLM дружил в свободное время. Архитектурный обзор взаимодействия с нейросетью. Часть 4 «Реализация»
У всех лапкиЭто заключительная статья цикла о том, как при четко поставленной задаче, заранее сформированном ТЗ, продуманном HLD и детальном LLD можно получить от нейросети не набор случайных скриптов, а вполне рабочий self-hosted сервис.
