MuninnDB добавляет Dream Engine для консолидации памяти LLM с изоляцией хранилищ.
MuninnDB добавил функцию Dream Engine для консолидации памяти LLM, смоделированную по аналогии с консолидацией во время сна в мозге. Этот инструмент с открытым исходным кодом написан на Go и включает в себя затухание по Эббингаузу, ассоциативное обучение по Хеббу и возможности векторного поиска.
Как работает Dream Engine
Конвейер консолидации запускается между сессиями и выполняет несколько операций:
- Снижает порог косинусной дедупликации с 0,95 до 0,85
- Помечает кластеры, близкие к дубликатам
- Передает неоднозначные случаи в LLM для семантического анализа
- Автоматически объединяет явные дубликаты
Вы можете запустить его с опцией пробного запуска: muninn dream --dry-run. Пример вывода показывает: "Изменения не были записаны. Dream завершен за 0s, просканировано 107 энграмм (объединено 9), legal-docs 1 энграмм (защищено, пропущено)"
Уровни доверия хранилищ для изоляции данных
Система реализует защиту данных через уровни доверия хранилищ:
- Юридические хранилища: Полностью пропускаются, никогда не отправляются в LLM
- Рабочие/личные: Только Ollama или Anthropic
- Глобальные/проектные: Любой настроенный провайдер
Статус разработки и архитектура
Автор выпустил Фазу 0 с настраиваемой дедупликацией и CLI для пробного запуска. Следующая фаза (PR #2) добавит консолидацию LLM, двунаправленную стабильность и функцию журнала сновидений.
Инструмент работает локально на потребительском оборудовании — автор упоминает использование RTX 5070 Ti с Ollama. Архитектура подробно описана в технической статье, которая исследует параллели с нейронаукой.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также
Панель управления кода Клода отслеживает более 19 миллионов AI-сгенерированных коммитов на GitHub
Разработчик создал дашборд, отслеживающий более 19 миллионов коммитов, сгенерированных Claude Code в публичных репозиториях GitHub, где TypeScript (35,3%), Python (19,2%) и JavaScript (10,3%) являются самыми популярными языками. Система использует Next.js с Recharts и PostgreSQL, а также ETL-пайплайн, который обходит ограничения по частоте запросов API GitHub.
Создание и тестирование MCP-сервера в Claude Desktop: архитектура и извлечённые уроки
Разработчик делится своим опытом создания и тестирования MCP-сервера в Claude Desktop, подробно описывая архитектурную настройку и практические уроки, извлеченные из работы со схемами инструментов, отладкой и ограничениями.
Тест Flash-MOE на M5 Max: 12.99 токенов в секунду с моделью Qwen3.5-397B.
Тестирование модели Qwen3.5 с 397 миллиардами параметров, запущенной локально на MacBook Pro M5 Max с 128 ГБ оперативной памяти, показало скорость 12,99 токенов в секунду при использовании 4-битного квантования и настройки cache-io-split 4, что в три раза быстрее исходного теста с 48 ГБ памяти.
Разработчик создает компилятор Scheme в WASM с помощью ИИ за 4 дня
Разработчик создал Puppy Scheme, компилятор Scheme, который компилирует в WebAssembly, примерно за 4 дня с помощью ИИ. Компилятор поддерживает 73% стандартов R5RS и R7RS, использует WASM GC и добился улучшения времени компиляции с 3½ минут до 11 секунд за ночь.