#aidịaphương — Public Fediverse posts

Giới thiệu ayder-cli – Agent lập trình cục bộ hoạt động mượt với Ollama & Qwen3-Coder. Sử dụng XML thay JSON để tránh lỗi, chỉnh sửa tinh gọn, hỗ trợ tìm kiếm mã bằng ripgrep. Tự động xử lý task qua file Markdown, an toàn với xác nhận từng bước. Phù hợp Mac Silicon hoặc GPU mạnh. Dùng miễn phí, không lo hết token.
#AICodingAgent #Ollama #Qwen3Coder #DeveloperTools #aydercli #CôngCụLậpTrình #TríTuệNhânTạo #AIĐịaPhương #LậpTrìnhMáyHọc #CodeAssistant

https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/

Kêu gọi phát triển robot nguồn mở, đặc biệt là robot tứ túc và hình người. Hiện tại, dù đã có ROS và một số dự án như PuppyPi, ROSPug, nhưng vẫn còn hạn chế về chất lượng và tính khả dụng. Cần cộng đồng đóng góp mạnh hơn để biến robot nguồn mở thành xu hướng thực sự. #OpenSourceRobot #QuadrupedRobot #LocalLLM #RobotMở #AIĐịaPhương #CộngĐồngSángTạo

https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1qlk8um/open_source_robots_and_quadrupeds/

Whisper.cpp đã ra bản prototype dùng được: chuyển âm thanh sang văn bản locally (CPU/GPU), căn chỉnh từ‑từng‑từ đa ngôn ngữ, công cụ chỉnh sửa thủ công, giao diện editor mượt mà, xuất subtitle. Hoạt động offline, không phụ thuộc cloud, và dự định giữ miễn phí. Cần ý kiến về tính năng & giấy phép. #WhisperCPP #AI #Transcription #OpenSource #Vietnam #CôngCụ #FreeSoftware #TruyềnÂmThanh #AIđịaphương

https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1qkjrrc/whispercpp_update_answering_common_questions/

Mô hình ngôn ngữ Bielik-11B-v3.0-Instruct với 11 tỷ tham số, được tinh chỉnh hướng dẫn, phát triển bởi SpeakLeash và ACK Cyfronet AGH. Được huấn luyện trên 32 ngôn ngữ châu Âu, tập trung vào tiếng Ba Lan, sử dụng cơ sở hạ tầng tính toán quy mô lớn tại Ba Lan. Khả dụng trên Hugging Face và hỗ trợ GGUF. #AI #LanguageModel #Bielik #SpeakLeash #HPC #TríTuệNhânTạo #MôHìnhNgônNgữ #AIĐịaPhương

https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1q4icio/bielik11bv30instruct/

Sử dụng mô hình **Ollama địa phương** (ví dụ: *llama3.2*) để kiểm tra AI agents thay vì API đám mây. Ưu điểm: tiết kiệm chi phí, bảo mật dữ liệu và hoạt động ngoại tuyến. Cài đặt đơn giản qua **EvalView**: `pip install evalview`, kết nối Ollama với cú pháp YAML để đánh giá phản hồi AI. Dự án mở nguồn tại GitHub. Gợi ý thử nghiệm mô hình Ollama nào khác?

#AItesting #Ollama #AIBots #Llama3 #ĐánhGIáAI #CơChếTesting #PythonTools #AIĐịaPhương #MastodonAI #TechNewsVN

https://www.reddit.com/r/ollam