OpenJarvis: Personal AI, On Personal Devices

En 3 lignesOpenJarvis propose une architecture de stack IA personnelle décomposée en cinq primitives (Intelligence, Engine, Agents, Tools & Memory, Learning) pour exécuter localement des tâches sans envoyer données sensibles au cloud. Via recherche de spec guidée par LLM, les modèles locaux atteignent la précision des modèles cloud sur 4/8 benchmarks, réduisent coût API de ~800x et latence de 4x.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain