
Guitar Cat + LLM 「Will @ SGLang Summit in SF」
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很荣幸给大家介绍并演示 Voxt,一款开源的 Mac 语音输入工具。 Voxt 已经持续迭代了半年多,也经历了上千位用户的实际使用和反馈。这次,我们把 SGLang Omni 的能力带入 Voxt 的推理 stack,进一步提升本地推理性能。之后,我们也会持续优化 Voxt 的使用体验。 现在,语音输入工具已经很多了。Typeless、豆包输入法、智谱输入法、微信输入法,都提供了相关功能。Voxt 的优势在于,整套软件 stack 开放、可控,我们可以从应用到推理过程持续优化,兼顾性能和稳定性。如果选择完全本地的推理配置,语音识别和文字润色都在自己的电脑上完成,语音和转写内容不需要上传到远程推理服务。 今天,我们会重点展示 Voxt 在专业术语输入上的表现,特别是 AI 工程里的模型名称、框架名称和英文缩写。这类表达,仅靠基础 ASR 转写,很容易出现识别偏差。 Voxt 把热词识别、带有个人系统提示词的 LLM 润色,以及推理性能优化结合起来,让输入既高效,也能更准确地处理专业词汇,贴合个人的表达习惯。 这次演示用的是我的 M5 Pro Mac。 语音识别使用 SGLang Omni 的 MLX 分支,文字润色则由 Ollama Serve 在本地运行 Qwen3.8 27B。两步都在这台电脑上完成。 当然,Voxt 也为 ASR 和 LLM 提供了接口。你可以根据自己的需要,选择远程识别服务和远程大模型,不必局限于这次演示的本地配置。 我和雪松用了 Voxt 半年多,也从日常用户变成了贡献者。这次接入 SGLang Omni,是我们进一步合作的一个里程碑。 感谢关伟老师和所有参与者。欢迎大家下载试用,也欢迎一起把 Voxt 做得更好。 鸣谢:关伟 · 叶雪松 · 刘崇寒 · 周屿涵 · 邓家昕 项目: 下载:
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The interface matters. Give your agent a computer. It stops block me when doing compute use 😂 Connected Codex to Simular’s Sai MCP, sent a plain-English task, and watched Sai operate Windows Calculator on a hosted desktop. It entered the calculations through the app and left both results visible in History. For developers, having the computer and desktop control available behind MCP is pretty useful. I can hand my agent a desktop task without building and maintaining the VM, screenshot pipeline, and action loop myself. Simular’s Agent S4 research also caught my attention: keep the model and agent harness fixed, then improve the interfaces the agent works through. Alongside clicks and typing, better tools can turn repetitive actions into a single operation. I think that direction has a lot of potential for vertical agents too. This video is a small, real Sai product demo; it doesn’t reproduce the S4 experiments. Waiting was cut from the recording. Separately, Simular reports the highest partial score on OSWorld 2.1—79.38%—for Sai with Claude Opus 5, at $14.34 per benchmark task. Those are vendor benchmark figures, separate from this demo.
Guitar Cat + LLM 「Will @ SGLang Summit in SF」17,121 Aufrufe • vor 7 Tagen
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