The zenz-v2.5 family of models is designed specifically for Japanese Kana-Kanji conversion, providing high accuracy and efficiency.
Miwa-Keita (Miwa)
The zenz-v2.5 family of models is designed specifically for Japanese Kana-Kanji conversion, providing high accuracy and efficiency.
自作 macOS IME「RomKana」開発記
自作 macOS IME「RomKana」開発記 ローマ字を打つと、文脈を見てかな漢字交じり文に変換してくれる macOS の入力メソッド（IME）を、完全ローカルで自作しました。「変換の賢さは、手元で動くLLMでどこまで上げられるんだろう？」というのが知りたくて、いろいろ測りながら作っていった記録です。最終的には、かな漢字変換に特化したニューラルモデルへ乗り換えました。 例: AI de nihongo wo henkan suru（空白で区切って打つ）→ AIで日本語を変換する きっかけは X のあるポストでした。気になって調べてみたら、ローマ字をLLMでかな漢字に変換する Sumibi（炭火） という先人がいました。ただ Emacs 向けだったので、「macOS のどのアプリでも同じことがしたいな」と思い、IME として自分で作ってみることにしました。 話は大きく2部に分かれます。
RubyLLM
Battle tested at - Fully private work AI Build a working Ruby AI chat in two minutes Using RubyLLM? Share your story! Takes 5 minutes. Why RubyLLM? Every AI provider ships their own bloated client. Different APIs. Different response formats. Different conventions. It’s exhausting. RubyLLM gives you one beautiful framework for all of them. Same interface whether you’re using GPT, Claude, or your lo
RubyLLM: A Ruby framework for all major AI providers | Hacker News
Congrats Carmine on being featured!I am using RubyLLM for quite some time and I am in love with the API design. If someone wants to see how this looks in a real project including custom tools, you can have a look at the SerpTrail project on GitHub. The Chat model still is just: class Chat < ApplicationRecord acts_as_chat model: :llm_model end More: https://github.com/serpapi/serptrailI am quite ex
cancel_claude
There is minimal downside to switching to open models Andrew Marble marble.onl andrew@willows.ai June 21, 2026 There was a time not too long ago when using Linux entailed some professional risk1. First there was compatibility: you may not have been able to render a Word document or PowerPoint correctly, and you might have had to trust Open Office’s export capability to render docs the way you want
LLM は本当に esolang が書けないのか - ABAの日誌
EsoLang-Bench は、LLM がコーディング能力で見せる高い成績は訓練データの暗記に支えられているだけで、真の推論能力ではないのではないかという疑いを検証するベンチマークだ。訓練データが Python の 1,000〜100,000 分の 1 しか存在しない Befunge や Brainfuck のような、書くのも読むのも困難な難解プログラミング言語 (esoteric language, esolang) でコードを書かせることで、暗記では対処できない状況を作り出している。80 問を 4 段階の難度に分け、5 つの esolang でコードを生成、正誤を判定する。 結果、Python では正答率 90% 近くに達するモデル・問題でも、esolang では数パーセントまで悪化した。よって、今のLLMの見かけのコーディング能力は過大評価されている、という主張をしている。 公開され
GitHub - ggml-org/llama.cpp: LLM inference in C/C++
Hugging Face cache migration: models downloaded with -hf are now stored in the standard Hugging Face cache directory, enabling sharing with other HF tools. guide : using the new WebUI of llama.cpp guide : running gpt-oss with llama.cpp [FEEDBACK] Better packaging for llama.cpp to support downstream consumers 🤗 Support for the gpt-oss model with native MXFP4 format has been added | PR | Collaborat
A few words on DS4 - <antirez>
antirez 6 days ago. 163601 views. I didn’t expect DwarfStar 4 (https://github.com/antirez/ds4) to become so popular so fast. It is clear that there was a need for single-model integration focused local AI experience, and that a few things happened together: the release of a quasi-frontier model that is large and fast enough to change the game of local inference, and the fact that it works extremel
エンジニア歴20年の私が、素人バイブコーディング勢に物申す - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? お前がコードを書き始める前に 言っておきたい事がある かなりきびしい話もするが 俺の本音を聞いておけ はじめに これから少しの間、不器用で、偉そうで、厳しいことを言う。けれど最後まで聞いてくれれば、その裏側にあるものもわかってもらえると思う。だから先に謝っておく。生意気な口を、許してほしい。 まず、お前に話す前に、業界を取り巻く空気の話をさせてくれ。ソフトウェア業界には、昔から消えない風潮がある。 「売れたプロダクトはすべて正しい」 「品質? 障害が起きなければそれでいい」 「細かいことはベンダーに丸投げで構わない」 ビジネスの現場で生
GitHub - antirez/ds4: DeepSeek 4 Flash local inference engine for Metal and CUDA
DrawfStar 4 is a small native inference engine specific for DeepSeek V4 Flash. It is intentionally narrow: not a generic GGUF runner, not a wrapper around another runtime: it is completely self-contained. Other than running the model in a correct and fast way, the project goal is to provide DS4 specific loading, prompt rendering, tool calling, KV state handling (RAM and on-disk), and server API, a
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GitHub - t10471/RomKana
[みんなのケータイ]コードを1行も書かずに自分用アプリが完成。GeminiとGalaxy Z Fold7でVibe Codingを試してみた![[みんなのケータイ]コードを1行も書かずに自分用アプリが完成。GeminiとGalaxy Z Fold7でVibe Codingを試してみた](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a3e2347d852ca5f69622d2dd1f89579a9dfd92f1/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fk-tai.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fktw%2Flist%2F2119%2F291%2Fs-1.jpg)
GitHub - crmne/ruby_llm: A single, beautiful Ruby framework for all major AI providers. Easily build chatbots, AI agents, RAG applications, content generators, and every AI workflow you can think of.
There is minimal downside to switching to open models | Hacker News
GitHub - abetlen/llama-cpp-python: Python bindings for llama.cpp
GitHub - Lossfunk/EsolangBench
EsoLang-Bench: Evaluating LLMs via Esoteric Programming Languages
GitHub - libsdl-org/sdlwiki: This is the raw contents of SDL's wiki. You can edit this through GitHub or at https://wiki.libsdl.org/ now!
A few words on DS4 | Hacker News
AIも「とほほのWWW入門」にお任せ! 「Claude」「Claude Code」の解説が追加／昨今人気の「Claude」を始めたい人にピッタリ
