#ollama — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #ollama, aggregated by home.social.
-
Локальный ассистент для зумов, часть 2: как граф встреч становится памятью и почему ему можно верить
В первой части я собрал локального ассистента для созвонов: диаризация, стенограмма, граф знаний в Obsidian, ноль облаков. За полтора месяца ежедневной работы оказалось, что записать встречу — меньшая половина дела. Вторая часть — про то, как граф живёт неделями и почему ему можно верить: факты с датами «с» и «по», провенанс цитат из стенограммы, досье как этаж между поиском и графом, ночной прогон, песочница для облака, поиск по блокам и скрипт «забыть встречу целиком». Кода мало, устройства много. Читать дальше
https://habr.com/ru/articles/1078828/
#локальные_llm #ассистент_встреч #ollama #диаризация #граф_знаний #graphrag #obsidian #speechtotext #zoom #приватность
-
Локальный ассистент для зумов, часть 2: как граф встреч становится памятью и почему ему можно верить
В первой части я собрал локального ассистента для созвонов: диаризация, стенограмма, граф знаний в Obsidian, ноль облаков. За полтора месяца ежедневной работы оказалось, что записать встречу — меньшая половина дела. Вторая часть — про то, как граф живёт неделями и почему ему можно верить: факты с датами «с» и «по», провенанс цитат из стенограммы, досье как этаж между поиском и графом, ночной прогон, песочница для облака, поиск по блокам и скрипт «забыть встречу целиком». Кода мало, устройства много. Читать дальше
https://habr.com/ru/articles/1078828/
#локальные_llm #ассистент_встреч #ollama #диаризация #граф_знаний #graphrag #obsidian #speechtotext #zoom #приватность
-
Локальный ассистент для зумов, часть 2: как граф встреч становится памятью и почему ему можно верить
В первой части я собрал локального ассистента для созвонов: диаризация, стенограмма, граф знаний в Obsidian, ноль облаков. За полтора месяца ежедневной работы оказалось, что записать встречу — меньшая половина дела. Вторая часть — про то, как граф живёт неделями и почему ему можно верить: факты с датами «с» и «по», провенанс цитат из стенограммы, досье как этаж между поиском и графом, ночной прогон, песочница для облака, поиск по блокам и скрипт «забыть встречу целиком». Кода мало, устройства много. Читать дальше
https://habr.com/ru/articles/1078828/
#локальные_llm #ассистент_встреч #ollama #диаризация #граф_знаний #graphrag #obsidian #speechtotext #zoom #приватность
-
https://www.europesays.com/pl/668928/ NVIDIA PAIR – darmowe narzędzie rozdzielające zadania agentów AI między komputery w domowej sieci #AgenciAI #AiPc #DgxSpark #GPU #IFA2026 #LMStudio #LokalnaInferencja #Nauka #NaukaITechnika #NaukaTechnika #nvidia #ollama #PAIR #PersonalAIRouter #PL #Poland #Polish #Polska #Polski #RtxSpark #Science #ScienceAndTechnology #ScienceTechnology #SztucznaInteligencja #Technika #Technology
-
Most developers still think #Java + #AI means calling APIs from Spring Boot. The ecosystem goes deeper—from RAG frameworks to local inference with #Ollama or GPU workloads on #JVM.
@ArturSkowronski maps the #GenAI tooling iceberg for modern #Java: https://javapro.io/2026/06/03/the-gen-ai-iceberg-java-tooling-edition/ -
Most developers still think #Java + #AI means calling APIs from Spring Boot. The ecosystem goes deeper—from RAG frameworks to local inference with #Ollama or GPU workloads on #JVM.
@ArturSkowronski maps the #GenAI tooling iceberg for modern #Java: https://javapro.io/2026/06/03/the-gen-ai-iceberg-java-tooling-edition/ -
Most developers still think #Java + #AI means calling APIs from Spring Boot. The ecosystem goes deeper—from RAG frameworks to local inference with #Ollama or GPU workloads on #JVM.
@ArturSkowronski maps the #GenAI tooling iceberg for modern #Java: https://javapro.io/2026/06/03/the-gen-ai-iceberg-java-tooling-edition/ -
Most developers still think #Java + #AI means calling APIs from Spring Boot. The ecosystem goes deeper—from RAG frameworks to local inference with #Ollama or GPU workloads on #JVM.
@ArturSkowronski maps the #GenAI tooling iceberg for modern #Java: https://javapro.io/2026/06/03/the-gen-ai-iceberg-java-tooling-edition/ -
Most developers still think #Java + #AI means calling APIs from Spring Boot. The ecosystem goes deeper—from RAG frameworks to local inference with #Ollama or GPU workloads on #JVM.
@ArturSkowronski maps the #GenAI tooling iceberg for modern #Java: https://javapro.io/2026/06/03/the-gen-ai-iceberg-java-tooling-edition/ -
https://www.europesays.com/ie/672544/ Nvidia & Microsoft push local AI agents on Windows #acer #AIAgents(AgenticAI) #AIPC #ContentCreation #Creators #CyberLink #DataPrivacy #DeveloperTools #EdgeAI #EdgeComputing #Éire #ElectronicArts(EA) #GenerativeAI(GenAI) #HybridCloud #IE #Ireland #Lenovo #Linux #MacOS #Microsoft #MicrosoftWindows #Nvidia #Ollama #OpenSource #Optimisation #optimization #PCHardware #PCMarket #PortableComputer #RayTracing(RTX) #SmallOffice #Technology #Ubisoft
-
أطلق Raycast تحديثه v2، الذي يعيد دعم "Bring Your Own Model" (BYOM) لربط مزودين متوافقين مع OpenAI، أو تشغيل نماذج محلية عبر Ollama، أو استخدام OpenRouter API ضمن Raycast AI. هذه الميزات تتطلب الآن اشتراك Raycast Pro. كما يوسع التحديث إدارة النوافذ بأوامر دقيقة لتغيير الحجم والتحريك، وإمكانية إنشاء تخطيطات مخصصة من النوافذ الحالية. ويشمل التحسينات دعم النص من اليمين إلى اليسار في Raycast AI، وتحسينات في Quick AI، وتعديلات على ترتيب البحث عن الملفات.
-
أطلق Raycast تحديثه v2، الذي يعيد دعم "Bring Your Own Model" (BYOM) لربط مزودين متوافقين مع OpenAI، أو تشغيل نماذج محلية عبر Ollama، أو استخدام OpenRouter API ضمن Raycast AI. هذه الميزات تتطلب الآن اشتراك Raycast Pro. كما يوسع التحديث إدارة النوافذ بأوامر دقيقة لتغيير الحجم والتحريك، وإمكانية إنشاء تخطيطات مخصصة من النوافذ الحالية. ويشمل التحسينات دعم النص من اليمين إلى اليسار في Raycast AI، وتحسينات في Quick AI، وتعديلات على ترتيب البحث عن الملفات.
-
A short recap of my recent experiments of running an LLM.
Would be great to hear suggestions from others.
- Where else can we get decent hardware?
- What models do you run for your teams?
- How to reduce complexity of the setup?https://www.linkedin.com/pulse/recap-my-journey-self-host-llm-artur-neumann-6ddfe/
-
A short recap of my recent experiments of running an LLM.
Would be great to hear suggestions from others.
- Where else can we get decent hardware?
- What models do you run for your teams?
- How to reduce complexity of the setup?https://www.linkedin.com/pulse/recap-my-journey-self-host-llm-artur-neumann-6ddfe/
-
A short recap of my recent experiments of running an LLM.
Would be great to hear suggestions from others.
- Where else can we get decent hardware?
- What models do you run for your teams?
- How to reduce complexity of the setup?https://www.linkedin.com/pulse/recap-my-journey-self-host-llm-artur-neumann-6ddfe/
-
A short recap of my recent experiments of running an LLM.
Would be great to hear suggestions from others.
- Where else can we get decent hardware?
- What models do you run for your teams?
- How to reduce complexity of the setup?https://www.linkedin.com/pulse/recap-my-journey-self-host-llm-artur-neumann-6ddfe/
-
A short recap of my recent experiments of running an LLM.
Would be great to hear suggestions from others.
- Where else can we get decent hardware?
- What models do you run for your teams?
- How to reduce complexity of the setup?https://www.linkedin.com/pulse/recap-my-journey-self-host-llm-artur-neumann-6ddfe/
-
Я хотел просто навести порядок в Obsidian. В итоге написал два индекса, semantic search и RAG
Я начинал с простого AI-аудита заметок, а в итоге Vault Audit AI вырос в систему с двумя индексами, поиском по смыслу, Similar Notes, semantic duplicates и RAG по собственному хранилищу. В статье разбираю, как всё это устроено, что ломалось по дороге и почему почти 700 тестов всё равно не спасли от сюрпризов в реальном Obsidian.
https://habr.com/ru/articles/1078328/
#Obsidian #Vault_Audit_AI #RAG #semantic_search #embeddings #LLM #TypeScript #vector_search #knowledge_management #Ollama
-
Я хотел просто навести порядок в Obsidian. В итоге написал два индекса, semantic search и RAG
Я начинал с простого AI-аудита заметок, а в итоге Vault Audit AI вырос в систему с двумя индексами, поиском по смыслу, Similar Notes, semantic duplicates и RAG по собственному хранилищу. В статье разбираю, как всё это устроено, что ломалось по дороге и почему почти 700 тестов всё равно не спасли от сюрпризов в реальном Obsidian.
https://habr.com/ru/articles/1078328/
#Obsidian #Vault_Audit_AI #RAG #semantic_search #embeddings #LLM #TypeScript #vector_search #knowledge_management #Ollama
-
Я хотел просто навести порядок в Obsidian. В итоге написал два индекса, semantic search и RAG
Я начинал с простого AI-аудита заметок, а в итоге Vault Audit AI вырос в систему с двумя индексами, поиском по смыслу, Similar Notes, semantic duplicates и RAG по собственному хранилищу. В статье разбираю, как всё это устроено, что ломалось по дороге и почему почти 700 тестов всё равно не спасли от сюрпризов в реальном Obsidian.
https://habr.com/ru/articles/1078328/
#Obsidian #Vault_Audit_AI #RAG #semantic_search #embeddings #LLM #TypeScript #vector_search #knowledge_management #Ollama
-
CVE Alert: CVE-2026-85180 - ollama - ollama - https://www.redpacketsecurity.com/cve-alert-cve-2026-85180-ollama-ollama/
#OSINT #ThreatIntel #CyberSecurity #cve-2026-85180 #ollama #
-
CVE Alert: CVE-2026-85180 - ollama - ollama - https://www.redpacketsecurity.com/cve-alert-cve-2026-85180-ollama-ollama/
#OSINT #ThreatIntel #CyberSecurity #cve-2026-85180 #ollama #
-
CVE Alert: CVE-2026-85180 - ollama - ollama - https://www.redpacketsecurity.com/cve-alert-cve-2026-85180-ollama-ollama/
#OSINT #ThreatIntel #CyberSecurity #cve-2026-85180 #ollama #
-
CVE Alert: CVE-2026-85180 - ollama - ollama - https://www.redpacketsecurity.com/cve-alert-cve-2026-85180-ollama-ollama/
#OSINT #ThreatIntel #CyberSecurity #cve-2026-85180 #ollama #
-
CVE Alert: CVE-2026-85180 - ollama - ollama - https://www.redpacketsecurity.com/cve-alert-cve-2026-85180-ollama-ollama/
#OSINT #ThreatIntel #CyberSecurity #cve-2026-85180 #ollama #
-
Now that Qwen 3.8 27B released, you may want to know how to create (good) skills for your model:
https://medium.com/p/c8c735847494
#AI #ArtificialIntelligence #Laravel #PHP #Programming #Coding #Code #SoftwareDevelopment #WebDevelopment #WebDev #VibeCoding #VibeCode #Qwen #Qwen38 #LLM #HuggingFace #GGUF #Ollama #LlamaCCP #LMStudio
-
Now that Qwen 3.8 27B released, you may want to know how to create (good) skills for your model:
https://medium.com/p/c8c735847494
#AI #ArtificialIntelligence #Laravel #PHP #Programming #Coding #Code #SoftwareDevelopment #WebDevelopment #WebDev #VibeCoding #VibeCode #Qwen #Qwen38 #LLM #HuggingFace #GGUF #Ollama #LlamaCCP #LMStudio
-
Now that Qwen 3.8 27B released, you may want to know how to create (good) skills for your model:
https://medium.com/p/c8c735847494
#AI #ArtificialIntelligence #Laravel #PHP #Programming #Coding #Code #SoftwareDevelopment #WebDevelopment #WebDev #VibeCoding #VibeCode #Qwen #Qwen38 #LLM #HuggingFace #GGUF #Ollama #LlamaCCP #LMStudio
-
Now that Qwen 3.8 27B released, you may want to know how to create (good) skills for your model:
https://medium.com/p/c8c735847494
#AI #ArtificialIntelligence #Laravel #PHP #Programming #Coding #Code #SoftwareDevelopment #WebDevelopment #WebDev #VibeCoding #VibeCode #Qwen #Qwen38 #LLM #HuggingFace #GGUF #Ollama #LlamaCCP #LMStudio
-
Now that Qwen 3.8 27B released, you may want to know how to create (good) skills for your model:
https://medium.com/p/c8c735847494
#AI #ArtificialIntelligence #Laravel #PHP #Programming #Coding #Code #SoftwareDevelopment #WebDevelopment #WebDev #VibeCoding #VibeCode #Qwen #Qwen38 #LLM #HuggingFace #GGUF #Ollama #LlamaCCP #LMStudio
-
Recording available: #OpenRefine LLM Extension Demo.
Includes data journalism workflows, name cleaning with LLMs, library metadata use cases, #Ollama model testing, structured JSON output, and Q&A session
Watch: https://youtu.be/UnAv9DDVAVI
Details: https://forum.openrefine.org/t/community-call-openrefine-llm-extension-demo/2923
-
Confused by the exploding number of #AI tools in the #JVM ecosystem? Teams mix #SpringAI, #LangChain4j, MCP & #Ollama without understanding the layers underneath. Artur Skowronski explains what each part of the #Java AI stack is actually for: https://javapro.io/2026/06/03/the-gen-ai-iceberg-java-tooling-edition/
@langchain4j
-
Chat memory gets fuzzy fast once the UI hides what LangChain4j is actually retaining.
I wrote a Quarkus tutorial that makes retained-memory pressure visible with `TokenWindowChatMemory`, Ollama request counts, a turn ledger, and OpenTelemetry attributes. The useful split is simple: your app-level eviction budget is not the model context limit. https://www.the-main-thread.com/p/quarkus-langchain4j-chat-memory-budget #Java #Quarkus #LangChain4j #Ollama #OpenTelemetry
-
Local AI gets risky when the first confident answer becomes the system answer.
I wrote a Quarkus tutorial that sends the same text to two Ollama models, uses Quarkus Signals to escalate only on disagreement, and keeps `UNCERTAIN` separate from `FAILED`. https://www.the-main-thread.com/p/quarkus-langchain4j-ollama-signals #Java #Quarkus #LangChain4j #Ollama
-
Confused by the exploding number of #AI tools in the #JVM ecosystem? Teams mix #SpringAI, #LangChain4j, MCP & #Ollama without understanding the layers underneath. Artur Skowronski explains what each part of the #Java AI stack is actually for: https://javapro.io/2026/06/03/the-gen-ai-iceberg-java-tooling-edition/
@langchain4j
-
Cheap questions should not burn the same local model as real debugging work.
I wrote a Quarkus + LangChain4j tutorial that classifies prompts, routes them between two Ollama models, and keeps the decision observable with CDI events and tests. https://www.the-main-thread.com/p/quarkus-langchain4j-model-routing #Java #Quarkus #LangChain4j #Ollama
-
https://www.tkhunt.com/2360509/ 【GitHub 8000スター】Hermes Desktop 完全解説|Nous Research製AIエージェントをGUIで操作・14ツール×16連携×マルチAIの衝撃【MITオープンソース】 #AgenticAi #AI #AIエージェント #AI活用伝道師 #ArtificialIntelligence #Discord連携 #electron #HermesAgent #HermesDesktop #LMStudio #MessagingGateway #mit #NousResearch #Ollama #Slack連携 #SoulMD #エージェント型AI #オープンソース #マルチAIプロバイダー #人工知能
-
Running local AI for Ruby development with Ollama, Aider, and VSCode.
No cloud APIs.
No telemetry.
No proprietary code leaving your machine.A practical look at local LLM workflows while working on Ruby-LibGD.