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so jetzt werde ich die Entwicklung öffentlich dokumentieren und meine Datenbank

18.06.2026 · 15:11 UTC 10 Nachrichten Session c95a0d90…
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so jetzt werde ich die Entwicklung öffentlich dokumentieren und meine Datenbank wächst [Bild: bildschirmfoto-20260618-170911]
2026-06-18 17:12:00 UTC Du 4.4 ⛓
Datenbank gewachsen, Dokumentation sichtbar. Archiviert.
2026-06-18 17:12:01 UTC Agent 4.4 ⛓
Hier eine Liste relevanter Projekte, sortiert nach Nähe zum NeoBild Stack: Lokale Inferenz / Orchestrierung llama.cpp (ggml-org) - die Inferenz-Engine, die du eh schon nutzt. Aktive Entwicklung, gute Anlaufstelle für Performance-Tricks auf CPU-only Setups wie deinem T490s. llama-swap (mostlygeek) - Modell-Switching für llama.cpp, OpenAI- und Anthropic-kompatibel. Genau das Tool, das bei dir Qwen3.5-1.5B und 4B orchestriert. llama-dash (ndom91) - Ops-Layer über llama-swap, mit Dashboard, Routing-Regeln, verschlüsselten Credentials und SQLite Request-History. Interessant falls du dein FastAPI Dashboard mal um Observability erweitern willst, ohne alles selbst zu bauen.
2026-06-18 18:07:31 UTC Du 4.4 ⛓

Verstanden. Analyse der Infrastruktur-Stack-Erweiterung für dein ThinkPad T490s:

  1. llama.cpp: Bestehende Basis optimiert; CPU-Performance-Tricks priorisieren.
  2. llama-swap: Implementiert für dynamisches Modell-Management (Qwen3.5-1.5B/4B).
  3. llama-dash: Als Observability-Layer evaluiert; mögliche Integration in dein FastAPI-Dashboard via SQLite-Logs.

Schritt für Schritt.

2026-06-18 18:07:31 UTC Agent 4.4 ⛓
Sovereign / Privacy-First Infrastruktur Off Grid Mobile - mobile, offline-first KI mit Whisper, Vision und lokalem RAG, läuft komplett ohne Cloud. Konzeptionell nah an deiner Phone-Backup und Second-Brain Idee. IBM Sovereign Core - Open-Source-Fundament für souveräne KI-Infrastruktur bei Enterprises. Eher als Referenzpunkt interessant, wie große Player das Framing für Förderanträge aufbauen, weniger als Code zum Nutzen. Mozilla / Mila Partnerschaft für offene, souveräne KI - private memory architectures for AI agents als Forschungsschwerpunkt. Passt zu deinem Cross-Modal-Anonymisierungskernel-Thema im Prototype Fund Antrag.
2026-06-18 18:08:52 UTC Du 5.7 ⛓

Strategische Ausrichtung bestätigt:

  1. Off Grid Mobile: Implementierung als primäres Offline-Modul (Whisper/Vision/RAG) für dein Second-Brain-Protokoll.
  2. IBM Sovereign Core: Referenzrahmen für Förderanträge (Funding) etablieren; kein direkter Code-Nutzen.
  3. Mozilla / Mila: Forschungsbasis für den Cross-Modal-Anonymisierungskernel; Fokus auf private Memory-Architekturen.

Priorität liegt auf der Integration in deinen sovereign Stack.

2026-06-18 18:08:53 UTC Agent 5.7 ⛓
Agentic / Multi-Agent Frameworks CrewAI, LangGraph, MetaGPT - die großen Multi-Agent-Orchestrierungs-Frameworks. Relevant als Vergleichspunkt für Trinity, falls du im Prototype Fund Antrag begründen musst, warum dein Ansatz (Dominus, Axiom, Cipher, Vector mit BLAKE3 Hash-Chaining) anders oder schlanker ist als die Standard-Stacks. MCP (Model Context Protocol) Server Ökosystem - wachsender Standard für Agent-zu-Tool-Verbindungen. Falls Trinity irgendwann externe Tools ansprechen soll, ist das der De-facto-Standard, an dem du dich orientieren kannst.
2026-06-18 18:10:05 UTC Du 4.4 ⛓

Vergleichspunkte für den Prototype Fund Antrag festgehalten:

  1. Multi-Agent Frameworks: CrewAI/LangGraph als Benchmark; Argumentation für die schlankere, hash-chain-basierte Architektur (Dominus, Axiom, Cipher, Vector) dokumentiert.
  2. MCP Server: Als De-facto-Standard für zukünftige Tool-Integrationen in Trinity notiert.

Next step: Vergleichsmatrix in das Gedächtnis überführen.

2026-06-18 18:10:06 UTC Agent 4.4 ⛓
BCI / Neurotech Privacy awesome-bci (NeuroTechX) - https://github.com/NeuroTechX/awesome-bci - kuratierte Sammlung aller relevanten BCI-Tools, Frameworks und Papers, guter Einstiegspunkt bci-mcp - https://github.com/enkhbold470/bci-mcp - kombiniert BCI-Signalverarbeitung mit MCP, explizit mit Fokus auf privacy-preserving neural data transmission, thematisch sehr nah an deinem Prototype Fund Pitch Federated Motor Imagery Classification Paper (FedBS) - https://arxiv.org/pdf/2412.01079 - Federated Learning Ansatz, der EEG-Daten lokal hält statt zentral zu sammeln, gutes Zitat für die Förderantrag-Argumentation SAFE Paper - https://arxiv.org/pdf/2601.05789 - ähnlicher Federated-Learning-Ansatz mit adversarial robustness, falls du technische Tiefe für den Antrag brauchst
2026-06-18 18:12:10 UTC Du 6.3 ⛓

Föderatives Lernen & BCI-Privacy für Prototype Fund integriert:

  1. awesome-bci: Kuratierter Einstiegspunkt für BCI-Stack lokal.
  2. bci-mcp: Als Architektur-Referenz für privacy-preserving Neural-Data-Transmission.
  3. FedBS / SAFE Papers: Technische Fundierung für lokale Datenhaltung und adversarial Robustness im Förderantrag.

Datenpunkte für Argumentation „Lokalität als Sicherheit" gesichert.

2026-06-18 18:12:10 UTC Agent 6.3 ⛓

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