ivo@setyadi:~$ ivo.blogspot.com

# catatan teknis, sejak 2001

TurboFieldfare jalankan Gemma 4 di Mac RAM rendah

TurboFieldfare adalah runtime Swift dan Metal yang menjalankan Gemma 4 26B-A4B dengan menggunakan sekitar dua gigabyte RAM. Sistem ini memotong expert weights dari SSD untuk menjaga model tetap di memori, sehingga dapat berjalan di MacBook Air M2 8GB. Proyek ini mencakup aplikasi Mac native, CLI, dan server yang kompatibel dengan OpenAI, semuanya dibangun khusus untuk Apple Silicon. Alat ini layak dicoba untuk local inference pada hardware berkapasitas memori rendah yang ingin menghindari overhead dari wrapper umum. Kekurangannya adalah kecepatan decode pada hardware M2 dasar yang lambat, hanya menghasilkan lima hingga enam token per detik. Turbine ini tidak cocok untuk tugas high-throughput atau Mac berbasis Intel. sumber: https://github.com/drumih/turbo-fieldfare versi bahasa Inggris: https://home.wordpress.com/2026/09/21/turbofieldfare-runs-gemma-4-on-low-ram-macs/

Hypit membuat coding agent menghasilkan alur kerja video

2026-09-21 · #AI

Hypit adalah perkakas Node.js yang memperluas agen CLI seperti Claude Code dan Codex agar bisa membuat video. Ia memakai bahasa berbasis skrip di mana elemen visual ditambatkan pada kata yang diucapkan, bukan pada timestamp. Sebuah video yang dijatuhkan ke dalamnya bisa dikloning menjadi alur kerja yang bisa dipakai ulang, atau agen bisa menyusun yang baru dari template dan deskripsi.

Perkakasnya sendiri gratis, tapi Anda tetap membayar model AI yang dipakai untuk footage dan gambar. Ia menuntut coding agent yang cakap dan sedikit konfigurasi untuk koneksi API, sehingga kurang cocok bagi yang menginginkan GUI sederhana tanpa menyentuh kode.

sumber: https://github.com/hypit-ai/hypit

versi bahasa Inggris: https://home.wordpress.com/2026/09/21/hypit-lets-coding-agents-generate-video-workflows/

$ cd ~/

ivo@setyadi:~$