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只看RSI#Ollama
10月14日周三
  1. GitHub · 去对齐工具与仓库59

    cklukas 开源 OMEGA TRANSFORM：本地 LLM 驱动的 Python 与 C/C++ 代码进化优化引擎

    cklukas 在 GitHub 发布 OMEGA TRANSFORM，用 Ollama 本地模型提出代码改动，由本地任务池构建、测试并打分，全程默认无云端和 API key，代码与数据不出本机。构建、运行和评估进程均在 macOS sandbox-exec 或 Linux bubblewrap 沙箱中且无网络访问，引擎仅依赖 Python 3.11+ 标准库，支持通过 llama.cpp server、vLLM 或 LM Studio 替代 Ollama，并可用 OpenRouter 接云端模型。项目含 15 个示例问题，作者说明其仍是研究原型，尚未用于真实项目，产出程序需自行检查。

    推荐理由：项目用本地模型加沙箱任务池做代码进化优化，默认零云依赖、代码不出本机，并给出完整沙箱与许可设计。

10月7日周三
  1. GitHub · 灵魂体仓库46

    window-ml：一个探索 LLM 推理的假设检验仓库

    应用数学家 parawanderer 在 GitHub 开源 window-ml 仓库，实验 LLM 推理问题：服务器能否从实际使用记录中学习模型加载位置与时长、预测解码速度并自我纠正。核心机制是让上下文的每一帧拥有地址，工具输出以短指针引用而不复制回上下文，智能体可据此用选定帧重建窗口并评判结论。代码由智能体编写维护，仓库定位为假设检验装置而非代码库，多数想法尚未实测。