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为什么多模态检索不该各做一套 做知识库或素材检索时，文字、截图、会议录音和视频片段往往分散在不同索引里：用户输入一句话，却要分别调用文本搜索、图像标签和语音转写，再自行拼接结果。Google Deep...
如果你把项目决策、会议记录和复盘都写进 Markdown，真正难的往往不是“搜到一篇笔记”，而是回答跨越数月的问题：某个方案为什么反复搁置？团队对一个设计的判断何时改变？普通全文搜索擅长找精确词句，却...
很多个人 Agent 的体验停留在“聊天窗口”：能回答问题，却不能持续执行任务；能调用工具，却无法安全地触碰手机和电脑。nanoMuse 试图解决的是另一类问题：让同一个个人 Agent 分布在手机、...
很多 RAG 系统的问题不在生成模型，而在检索入口：文本、截图、录音和视频各自存放，Agent 想回答“那次会议里提到的架构图在哪里”，往往只能先把所有资料转成文字。Google DeepMind 发...
把整份合同、报表或 PPT 交给云端 AI 助手改，代价很直接：你的文档离开了机器，模型跑在别人的服务器上，还常常要按座位付费。OpenDocBot 想换一种做法——它是一个 100% 客户端、pro...
给设备加上自然语言入口，最容易想到的是把语音或文本送往云端大模型。但门锁、照明、穿戴设备和工业终端并不总有稳定网络；更关键的是，设备侧真正需要的通常不是开放式聊天，而是把一句话可靠地映射为有限集合里的...
手机上的本地大模型，最常见的瓶颈不是 CPU 算得慢，而是权重根本放不进内存。尤其是 MoE（Mixture of Experts，混合专家）模型：文件可能有 18GB、60GB，甚至更大；但在生成一...
大模型后训练常被描述成只有实验室才做得起的工作：数据、GPU 集群、复杂的分布式训练脚本，缺一不可。但如果目标不是训练一个可上线的通用模型，而是理解一次训练究竟改变了什么，实验规模可以小得多。 poc...
本地运行大模型时，最常见的失败路径是先下载十几 GB 的 GGUF，再反复改 -ngl、上下文长度和量化等级。最后即使能启动，也未必知道瓶颈在显存、系统内存带宽、磁盘，还是模型的 MoE 专家层。更麻...
把检索增强生成（RAG）放到本地，最容易先被聊天模型吸走注意力；但真正决定检索链路延迟、索引体积和迁移成本的，往往是 embedding 服务。常见做法要么把一个通用推理框架常驻起来，要么把向量生成散...
