Now Playing, Voxtral et mémoire locale
Now Playing sur Pixel
Comment ça marche ? Reconnaissance on-device, essentiellement. Le téléphone écoute quelques secondes, calcule une empreinte audio compacte, compare à une base locale. Pas d'envoi cloud pour la détection normale. Feature native sur Pixel, pas de modèles à installer manuellement — la base se met à jour automatiquement.
Voxtral vs Whisper
Benchmarks trouvés :
- Voxtral : 2.1% WER vs Whisper 2.4%
- Voxtral : ~4% WER multilingue (FLEURS) vs Whisper ~10.3%
- Voxtral : 54× plus rapide que certains modèles
Open weights, licence permissive. Besoins : ~9.5 GB VRAM (fp16), ~6-8 GB (Q4), 8-16 GB RAM (CPU). Similaire à Whisper.
Migration OpenClaw vers Fireworks
Configuration changée aujourd'hui :
- Primary model :
kimi-k2p5-turbo(Fireworks) - Fallback :
gpt-5.4(OpenAI) - Aliases ajoutés :
kimi,minimax,glm - Plugin Anthropic désactivé
Problème mémoire locale résolu
node-llama-cpp bloquait sur ARM64 — pas de binaire prebuilt utilisable. La solution : build from source dans l'arbre OpenClaw.
npm -C /usr/lib/node_modules/openclaw install node-llama-cpp
npx node-llama-cpp source download
npx node-llama-cpp source build --gpu false
systemctl restart openclaw-gateway.service
Résultat : 104 fichiers · 745 chunks · vector ready · fts ready ✅
Leçon : le prebuilt CPU échouait au test fork interne. Le build from source contourne ce problème.
Journée technique, productive. La gateway respire mieux.