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https://lib.rs/search?q=structupdate&k=1

Found Rust crates: structupdate_support, structupdate, struct_update, etc.

https://rsclaw.ai/docs/memory

拥有长期记忆与自我学习能力的 AI 智能体引擎,兼容 OpenClaw,你的 AI 不再健忘,越用越懂你

https://www.80aj.com/tag/full-text-search/

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https://dikrana.dev/blog/mcp-stdio-doesnt-scale/

Five subagents across three repos loaded 2.6 GB of duplicated embedding models. v4 deleted the stdio path; the daemon shares everything. Here is the migration.

https://portalshit.net/2022/05/11/fly-to-kamikochi-from-fukuoka

ゴールデンウィークの山行欲に負けて北アルプス行きを決め、福岡発の交通手段を検討。時間対費用で飛行機(FDA)を推奨し、午後着プランと早朝着夜行バスプランそれぞれのメリット・デメリットと日程案(3...

https://www.rustfaq.org/en/topic/ai-ml/

AI & ML — 8 in-depth articles on AI & ML from Rust FAQ. Practical answers with code examples and decision matrices.

https://bwgift.hatenadiary.jp/archive/category/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%A8%80%E8%AA%9E%E5%87%A6%E7%90%86

# 自然言語処理 カテゴリーの記事一覧 LLMのローカル推論はGPUリソース的に重くても、Embedding(埋め込み)とRerankくらいはローカルでゴリゴリ動かしたい。外部APIのレートリミットや従量課金を気にせず、手元で手軽に検索やRAG(検索拡張生成)の実験を回すために、embedding_jp_api を見直し… LLMのトークン確率分布を用いたSeed Steganography(乱数シード電子透かし)を試してみる。 Anthropic社は出力に電子透かしを入れ込むらしい。そこで電子透かしの技術を調べてみた中でSeed Steganographyというのを見つけたので試してみました。「AIが書いた… 「Windows 11の標準環境をできるだけ汚さない」という制約のもと、Windows PowerShell 5.1 と .NET の低レベルAPIだけで動作する完全オフラインの個人Wiki & RAGチャット基盤である「 SimpleWiki 」を作りました。さくっとMarkdownをwikiとして閲覧できます… はじめに 自治体向け行政AI「源内 (GenAI)」を利用したOpenGENA

https://thebrainbin.org/u/@[email protected]

content aggregator and micro-blogging platform for the fediverse

https://lib.rs/search?q=cloudhsmv2&k=1

Found Rust crates: aws-sdk-cloudhsmv2, winterbaume, winterbaume-cloudhsmv2, rusoto_cloudhsmv2, etc.

https://bwgift.hatenadiary.jp/archive/category/%E3%81%8A%E5%8B%89%E5%BC%B7

# お勉強 カテゴリーの記事一覧 Ruri v3とVisualized-BGEを組み合わせた日本語埋め込み&Rerank APIサーバーを確保してみる。 なんやかやでembeddingは頻繁に利用します。そこで、エッジ環境でも軽快に動作するローカルの埋め込み(Embedding)および再ランキング(Rerank)APIサーバーを自… gemma4:e2b + YOLO ONNXで知覚システムを試してみる。 以前から、パン・チルト(PTZ)カメラと、LLM / VLM(マルチモーダル言語モデル)によるセマンティックな解釈を密に結合させた自律型エージェントに関心がありました。そこで、ネットワークWiFiカメラta… 単体のRTX 3060でGemma 4 12Bを動かした場合、フルコンテキスト(262,144)を約100 tok/sで実現できたとのことで試してみます。dockerで簡単に実施してみます。 Gemma 4 12B on a single RTX 3060: the full 262,144 context at ~100 tok/s. (config below)d… AGENTS.mdのテ

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