Hallo zusammen,
ich arbeite seit längerer Zeit an ORÓMA, einer experimentellen offline-first Edge-KI-Architektur für den Raspberry Pi 5.
Der Kern der Idee ist für mich wichtig:
ORÓMA soll nicht in erster Linie ein sprach- oder LLM-zentriertes System sein.
Es soll in seiner Grundstruktur möglichst einfach bleiben und ohne Sprache und ohne gelabelte Daten aus Erfahrung lernen.
Die aktuelle Richtung ist deshalb eher:
- persistentes episodisches Gedächtnis
- Snap / SnapChain-Strukturen
- Day / Dream-Modell
- Replay- / Konsolidierungsphasen
- lokale Kamera / PTZ / Sensorik
- vollständig lokal, ohne Cloud
Sprache oder LLMs sehe ich später eher als Katalysator, Interface oder Beschleuniger — nicht als eigentliche Grundlage des Lernens.
Das Projekt ist noch experimentell, aber Whitepaper und öffentlicher Code-Stand sind inzwischen online.
Mich würde vor allem Feedback von Leuten interessieren, die sich für Raspberry Pi, Edge-KI, Robotik, lokale Vision-Systeme oder Gedächtnisarchitekturen interessieren.
Hauptlink:
Wenn Interesse da ist, kann ich auch die Zenodo-Whitepapers und den Software-Snapshot noch nachreichen.