Терапевтический плюшевый медведь ИИ

# Предложение - Терапевтический Плюшевый Мишка AI

**Привет!**

Я Денис Грица́нов, специалист по AI/ML с 15-летним опытом и должностью Руководителя трансформации AI в Deloitte. Ваш проект идеально подходит под мой опыт.

## Опыт с LLM
**Модели, с которыми я работал офлайн:**
- Llama 2/3 (7B, 13B) - дообучение и квантизация
… - Mistral 7B, TinyLlama 1.1B, Bielik 7B
- 4-битная квантизация (GPTQ), обрезка модели, оптимизация ONNX

## Голосовая Интеграция
**Полные голосовые пайплайны:**
- STT: Whisper (офлайн), Wav2Vec2
- TTS: Coqui TTS, Mozilla TTS для локального развертывания
- Обработка аудио: снижение шума, VAD
- Опыт с детской речью и определением эмоций

## Оборудование для Прототипа
**Рекомендация: Jetson Nano**
- 128 CUDA ядер - идеально для вывода LLM
- 4GB RAM достаточно для квантизированной 7B модели
-

Показать оригинал

Перевести

Добрый день!
Меня зовут Валентин, и я представляю Arctic Web Agency. Мы - команда опытных веб-разработчиков, которые специализируются на создании современных и эффективных веб-решений для бизнеса. В личных сообщениях смогу предоставить примеры наших похожих работ. Готовы взяться за ваш проект!

С уважением
Arctic Web Team
Freelancehunt

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте,
Мы — компания с более чем 10-летним опытом работы на рынке, и в нашей команде есть эксперты с кандидатскими степенями. У нас есть подтвержденный опыт работы с LLM, включая проекты, которые мы можем показать без NDA (и многие другие по NDA).
Мы также можем представить готовые демонстрации и примеры интеграции, чтобы вы могли оценить качество и производительность наших решений. Мы уверены, что можем помочь воплотить ваш инновационный проект в жизнь.
Будем рады обсудить детали и провести демонстрацию на предстоящем звонке.

Показать оригинал

Перевести

Привет,
Я понимаю, что ты создаешь терапевтическую игрушку ИИ для детей, которая работает офлайн и отвечает голосом. Я могу помочь в создании локального пайплайна LLM, работающего на устройствах таких как Jetson Nano или Raspberry Pi, оптимизированного для низкой задержки и экономии ресурсов.

Я работал с офлайн Llama и TinyLlama. Для обработки голоса использовал Whisper и Coqui для построения пайплайнов речи. Также могу предложить классификаторы эмоций для определения тона или намерения по речи. Для прототипа рекомендую Jetson Nano из-за поддержки GPU и гибкости в ML.

Показать оригинал

Перевести

Добрый день, имею опыт 5 лет, готова помочь, напишите мне для обсуждения деталей.
Я работала с разными моделями LLM в офлайн-среде, в частности с LLaMA, Mistral, Falcon, а также с GGUF-версиями моделей через llama.cpp, ollama и другие лайт-интерфейсы, которые позволяют запускать модели на локальном оборудовании без подключения к облаку. Имею опыт оптимизации моделей под конкретное железо, чтобы достигать максимальной производительности без потери качества ответов. Также работала с голосовой интеграцией — реализовывала как TTS, так и STT, в том числе с использованием таких инструментов, как Whisper от OpenAI, Coqui и Vosk, которые хорошо работают офлайн, даже на слабом железе. Для создания прототипа я рекомендую использовать Mini PC на базе CPU с AVX2/AVX512 или GPU (например, RTX 3060–4060) — этого достаточно, чтобы локально работать с моделями до 7B в режиме реального времени, и это позволяет сохранять полную автономность без сторонних сервисов. Я умею адаптировать модель под возможности системы, обеспечить интеграцию с голосовыми интерфейсами, построить полностью офлайн-ассистента или интерфейс, который работает быстро, без утечки данных третьим сторонам. Поэтому если вам нужно решение с реальным фокусом на безопасность, эффективность и автономность — я именно тот человек, с которым стоит работать.

Показать оригинал

Перевести

Привет!
Меня заинтересовал ваш проект – очень крутая идея, этичная и технически вызывающая.

Отвечаю на вопросы:

1. Какие модели LLM вы знаете и с которыми работали офлайн:
Работал с локальными LLM (Quantized):
• LLaMA 2 / TinyLlama (через GGUF + llama.cpp / Ollama)
• Phi-2, Gemma, Mistral 7B, Bielik — в формате Q4_0, Q5_K, Q8_0 для запуска на слабых ARM/CPU устройствах.
… Также имею опыт fine-tuning / prompt-tuning на собственных наборах данных для специализированных применений.

2. Есть ли у вас опыт голосовой интеграции:
Да, создавал полноценные voice-пайплайны:
• Whisper.cpp (локальное распознавание)
• Silero TTS / Coqui.ai / Piper для озвучивания
• Обработка через Node.js / Python с прокидыванием в LLM через API или локально.

3. Оборудование для прототипа:
• Jetson Nano 4GB или Raspberry Pi 5 с активным охлаждением.
• Если важна латентность — рекомендую дополнительно Google Coral USB для edge ML inference (эмоджи-классификация/намерения).
• Также пробовал Rockchip RK3588 — мощный, но сложнее в настройке.

Буду рад обсудить технические детали и возможное сотрудничество.
Также есть опыт в child-safe AI и работе с этическими фреймворками (GDPR, AI Act).
Открыт как к контрактному сотрудничеству, так и к участию в проекте как core-разработчик/CTO.

Показать оригинал

Перевести

Привет!

Этот проект действительно привлек мое внимание, не только потому, что он захватывающий с технологической точки зрения, но и потому, что он может действительно многое изменить для детей. Я могу помочь вам создать локальную языковую модель, которая будет работать плавно на компактном оборудовании, таком как Raspberry Pi или Jetson Nano, и обеспечит быстрые ответы без чрезмерного расхода памяти. Я работал с легкими моделями, такими как TinyLlama и Gemma, и умею их настроить для работы в офлайн-режиме, при этом они будут звучать естественно и тепло.

Что касается голосовой части, я могу создать полноценную систему, которая слушает, понимает и отвечает голосом, и всё это на устройстве. Хотел бы внедрить тонкую систему эмоциональных сигналов, которая уловит тон ребенка и скорректирует реакцию плюшевой игрушки. Если ребенок звучит неуверенно или взволнован, голос может смягчить или успокоить без необходимости использования сложной системы. Это добавляет дополнительный человеческий характер, что, на мой взгляд, очень важно для такой игрушки.

Jetson Nano был бы моим первым выбором по оборудованию, потому что он дает нам возможность запускать всё локально, а при необходимости обладает чуть большей мощностью, особенно для более плавного воспроизведения голоса. Я также могу помочь безопасно синхронизировать всё с приложением для родителей, сохраняя конфиденциальность всех чувствительных данных на устройстве.

Спасибо!

Показать оригинал

Перевести

Привет!
Я специалист по машинному обучению с большим опытом работы с такими устройствами (Raspberry Pi, Jetson Nano). Мое основное портфолио — проект по обучению моделей обнаружения военных объектов, которые работают локально на ограниченном оборудовании.

Оборудование: рекомендую Jetson Nano или Raspberry Pi 5 с Coral USB, в зависимости от бюджета. Nano — эффективен для TTS и STT, Coral — для ускорения инференса.

Классификация эмоций/намерений: могу предложить легкие модели на основе BERT (например, DistilBERT или TinyBERT) или fallback на основе правил для критических ситуаций.

Архитектура: предлагаю гибридную архитектуру: полностью офлайн обработка на устройстве + синхронизация состояний через MQTT или BLE с основным приложением.

… Могу обеспечить:
Демонстрационные видео отслеживания целей с реального дрона

Примеры кода из реального проекта: отслеживание, управление, оптимизация моделей под Raspberry Pi (Python, ONNX, квантование)

Готов к подписанию NDA и долгосрочному сотрудничеству в качестве AI разработчика / CTO

Создадим что-то, что действительно поможет детям.
Готов обсудить технические детали, требования к MVP и первые шаги.

Показать оригинал

Перевести