Zwei Systeme, beide gemessen.

Eines ist weit genug, um es im Browser auszuprobieren. Das andere ist Forschung, die ihre eigene Baseline noch nicht geschlagen hat — und das auch so sagt.

Prototyp · offene Demo · Apache-2.0

ayaka-hand

Eine Prothesensteuerung, die den Griff vor dem Kontakt vorformt. Eine Kamera am Handgelenk sieht den Gegenstand, nach dem gegriffen wird; das Muskelsignal ist auf einen einzigen binären Auslöser reduziert. Der Träger entscheidet, wann geschlossen wird, das Sehsystem entscheidet, wie.

Das Studentenmodell bekommt nichts als Pixel — keinen Objektdetektor, der ihm sagt, was es sieht — und schlägt trotzdem eine Baseline, der der richtige Objektname vorgelegt wird.

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Gemessen

Griffgenauigkeit: 72,3 %
Kraftgenauigkeit: 81,1 %
Parameter: 2.232.839
Modellgröße: 8,9 MB ONNX
Latenzbudget: ≤ 125 ms

Laufende Forschung

Hime

Eine Übersetzungspipeline für literarisches Japanisch in langer Form. Statt eines großen Modells im Rechenzentrum bearbeiten mehrere kleine, feinabgestimmte Modelle jeden Absatz nacheinander: entwerfen, zusammenführen, überarbeiten, prüfen. Sie läuft auf einer einzelnen Consumer-GPU, vollständig offline.

Die feinabgestimmten Modelle schlagen ihr eigenes Basismodell noch nicht zuverlässig. Das jüngste überwachte Fine-Tuning fiel gegenüber dem vorherigen ab. Was funktioniert, ist die Prüfinfrastruktur — und die hat einmal ein eigenes positives Ergebnis gefasst, das zurückgezogen werden musste.

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Aufbau

Vierstufige Pipeline
Eine Consumer-GPU
Offline, EPUB rein und raus
Entleckte Prüfumgebung