SelfHosting

Syncthing-filsynkronisering för självhostade kunskapssystem

Syncthing-filsynkronisering för självhostade kunskapssystem

Privat synkronisering för lokal kunskap.

Syncthing håller filer synkroniserade över de enheter du kontrollerar, vilket gör det till ett av de mest praktiska verktygen för en egenhostad kunskapsinfrastruktur som undviker låsning hos molnleverantörer.

GPU:er för AI 2026: NVIDIA, AMD och Intel jämförda

GPU:er för AI 2026: NVIDIA, AMD och Intel jämförda

AI GPU-jämförelse mellan tre leverantörer

AI-hårdvarulandskapet har förändrats avsevärt 2026, med NVIDIA, AMD och Intel som alla tävlar om utvecklare som behöver GPU:er som kan köra lokala stora språkmodeller (LLM) och AI-inferensarbetsbelastningar.

Minnessystem i AI-assistenter

Minnessystem i AI-assistenter

Arbets-, strukturerat och hämtat minne för assistenter.

Minne förvandlar assistenter från reaktiva till bestående, men det är också där många system tyst förfaller. Undersökningar hävdar att uppdelningen mellan kort- och långtidsminne inte längre räcker för modern agentminne; OpenAI och LangGraph SDK:er pekar på en enklare stack — arbetsminne, bestående tillstånd och hämtning.

Avladda alla llama.cpp-routermodeller utan att starta om

Avladda alla llama.cpp-routermodeller utan att starta om

Frigör VRAM utan att stoppa llama-server.

Routerläge för llama.cpp är en av de mest användbara förändringarna i llama-server på flera år. Det ger slutligen lokala aktörer av LLM (Large Language Models) något som liknar modellhanteringsupplevelsen som man förväntar sig från Ollama, samtidigt som det behåller den råa prestanda och den lågnivåkontroll som gör llama.cpp värd att använda i första hand.

Att skapa Hermes-agentkompetenser — Struktur och bästa praxis för SKILL.md

Att skapa Hermes-agentkompetenser — Struktur och bästa praxis för SKILL.md

Författar färdigheter för Hermes som laddar snabbt och fungerar pålitligt

Hermes Agent behandlar färdigheter (skills) som det vanliga sättet att lära ut återanvändbara arbetsflöden. Officiell dokumentation beskriver dem som kunskapsdokument på begäran, anpassade efter den öppna agentskills.io-specifikationen, och de laddas genom progressiv diskling (progressive disclosure) så att modellen först ser en liten index och endast hämtar fullständiga instruktioner när en uppgift faktiskt kräver dem.