FUTO Swipe: Модели набора текста свайпом с открытым исходным кодом достигают точности крупных технологических компаний
Компания FUTO выпустила FUTO Swipe — семейство моделей и алгоритмов свайп-тайпинга с открытым исходным кодом, а также библиотеку для инференса. Модели обеспечивают работу офлайн-клавиатуры FUTO Keyboard для Android, но могут использоваться независимо по лицензии FUTO Model License.
Архитектура и бенчмарки
FUTO Swipe использует три типа моделей:
- Энкодер (635 140 параметров) — независимый от раскладки и языка универсальный предсказатель.
- ContextLM (1 498 472 параметра всего, 1.1M эмбеддингов) — крошечная языковая модель, обучаемая для каждого языка, отфильтровывает бессмысленные слова с учётом контекста. Требует только текстовые данные.
- Декодер (304 155 параметров) — зависит от языка и раскладки. Пока только QWERTY английский, обученный на реальных данных свайпов.
Вместе (1 364 271 активных / 2 494 767 всего параметров) модели достигают ~4% частоты ошибок в топ-4 на тестовом наборе. Исключая слова вне словаря, частота ошибок ниже 1%. По словам FUTO, это сопоставимо с клавиатурами крупных технологических компаний. Бенчмарки зависят от набора данных, статья готовится к публикации.
Набор данных
FUTO выпустила набор данных из 1 миллиона реальных английских свайпов QWERTY под лицензией MIT, собранных от добровольцев на swipe.futo.org. Доступен на HuggingFace.
Библиотека инференса
Сопутствующая библиотека swipe-library (C++, GPL) выполняет инференс, декодирование и лучевой поиск с ограничениями по словарю. С шириной луча 300 она преобразует траектории свайпов в ранжированные кандидаты слов. Библиотека работает на устройстве за миллисекунды, даже на слабых устройствах.
Как использовать
- Установите FUTO Keyboard v0.1.29 с futo.org для готового решения с офлайн-свайп-тайпингом.
- Загрузите модели с HuggingFace и интегрируйте через
swipe-library. - Требуется указание авторства согласно лицензии FUTO Model License.
FUTO работает над статьёй, описывающей обучение и архитектуру. Набор данных и модели уже доступны для разработчиков.
📖 Источник: HN AI Agents
👀 Смотрите также
Плагин OpenClaw-Mem0 добавляет постоянную память за пределами окна контекста.
Плагин openclaw-mem0 полностью выносит хранилище памяти за пределы контекстного окна OpenClaw, предотвращая потерю данных из-за сжатия контекста или перезапуска сессий. Он обеспечивает автоматическое извлечение и сохранение воспоминаний с возможностью настройки как в облаке, так и локально.
Инспектор сессий для Claude Code обеспечивает наблюдение за операциями ИИ-агентов в реальном времени.
Vibeyard, открытая IDE для терминала, обёртывающая Claude Code, добавила функцию Session Inspector, которая обеспечивает наблюдение за сессиями Claude Code в реальном времени с отслеживанием временной шкалы, разбивкой затрат, аналитикой инструментов и мониторингом контекстного окна.
Выпущен навык OpenClaw SEO Audit для технического анализа веб-сайтов.
Новый навык OpenClaw выполняет комплексные SEO-аудиты с помощью команды 'seo audit [url]', проверяя техническое SEO, качество контента, элементы на странице, структурированные данные, метрики производительности, изображения и готовность к AI-поиску, выдавая оценку здоровья и приоритизированный план действий.
Щитбот: Открытый плагин-сканер безопасности для Claude Code
Shieldbot — это сканер безопасности с открытым исходным кодом, который работает как плагин внутри Claude Code, объединяя шесть сканеров, включая Semgrep с более чем 5000 правил, Bandit, Ruff, detect-secrets, pip-audit и npm audit. Он устраняет дублирование результатов и генерирует приоритизированные отчёты с оценками риска и исправлениями кода.