Задача звучала просто и дерзко: примитивная модель ИИ с нуля, без API чужих нейросетей — чтобы крутилась даже на старом Mac Pro (Late 2013, 16 ГБ). С нуля значит с нуля: своя сеть, своё обучение, свои ответы.
Что получилось
Ева — нативное macOS-приложение вокруг собственной Char-LSTM (символьная языковая модель). Не обёртка над ChatGPT и не тонкий клиент: веса и инференс локальные. В шапке честно написано: «Офлайн · данные не покидают Мак».
- Чат — диалог с подсказками и пометкой «из обучения», когда ответ вытащен из выученных пар
- Обучение — дообучение на своих файлах (в т.ч. вопрос–ответ и произвольный текст)
- Файлы / Рост / Справка — корпус, прогресс «собеседницы», перезапуск локального сервера модели
Зачем это, если есть GigaChat
GigaChat — для продакшена и сильной генерации. Ева — про другое: понять, как устроена речевая модель изнутри, прогнать обучение на слабом железе и иметь собеседника, которому не нужен интернет. Примитивная — да. Но своя, и она отвечает.
Стек: Swift, macOS, Xcode, собственная Char-LSTM. Соседствует с панелью сервера, Meta Tag Checker и клиентом GigaChat в одной линейке нативных инструментов.