Ministral-3-3B: Architektur mistral3 steht nicht in der Liste des
rkllm-Toolkits, dazu FP8-Gewichte -- nie konvertiert. Config auf Llama
umbiegen waere moeglich gewesen, aber ein falsch eingelesenes Modell
haette plausiblen Unsinn produziert.
Phi-4-mini: konvertiert (5,06 GB), laedt aber nicht auf der NPU.
partial_rotary_factor 0.75 ergibt 48 LongRoPE-Faktoren, die Runtime
erwartet starr head_dim/2 = 64. Rockchips "Phi3" meint Phi-3-mini.
SmolLM3-3B: laeuft, in 2 von 3 Faellen schneller als Qwen3, scheitert
aber inhaltlich -- 13 statt 61 Todos, JSON-Schluessel als
Listeneintraege, Englisch-Drift im deutschen Text.
rkllm_server.cpp: Chat-Template kommt jetzt aus der Umgebung
(RKLLM_TMPL_SYSTEM / _USER_PRE / _USER_POST), Defaults = bisheriges
ChatML-Verhalten, mit Qwen3 gegengeprueft. Damit ist der naechste
Kandidat eine Drop-in-Zeile statt einer Neuuebersetzung.
Doku: Changelog 2026-09-29 (4) mit Messwerten und allen Fallstricken,
Kapitel 05 um Architektur-Vorpruefung und Template-Konfiguration
erweitert. Messstrecke: Zeitlimit 45 -> 90 Minuten.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_017A91sWU5aWrqZ2DWNTLVph
lab/ab-llm.mjs vergleicht zwei LLMs ueber reanalyze-llm (ohne
Neu-Diarisierung), mit snapshot/restore der Originalanalysen und einem
Report aus Tabelle plus Volltext-Vergleich.
tools/rkllm-qwen35/ konvertiert Qwen3.5-4B auf dem PC mit
rkllm-toolkit 1.3.0 (muss zur Board-Runtime passen), Parameter
identisch zum produktiven Modell: w8a8_g128, 3 NPU-Kerne,
max_context 16384.
Doku: Changelog 2026-09-29 (2) mit Recherchestand, Sicherung und
GOTCHAs, plus neuer Abschnitt "Modellwechsel und A/B-Tests" in
Kapitel 05 samt Mermaid-Ablauf.
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Das erste Icon las sich als Kleeblatt. Jetzt vier gebogene Pinwheel-Fluegel
in einem feststehenden Gehaeusering; nur die Fluegel drehen. Form vorab ohne
Browser geprueft (lab/preview_fan.py rendert die Bezier-Kandidaten als PNG).
Die Prozentzahl misst nicht mehr die Partition, sondern den Aufnahme-Vorrat:
100 % = freier Platz + alle Audiodateien unter recordings/, belegt = diese
Dateien. System, Modelle und node_modules fallen aus Zaehler und Nenner
heraus; der df-Wert steht als Fusszeile in der Klappkarte.
sysstat.js scannt recordings/ per readdir+stat (kein du-Prozess) und puffert
60 s; status() ist dadurch async, die Route laeuft ueber wrap().
Doku: Kapitel 07 + Changelog.
Die Markierung im Transkript stand auf einem Wort, gesprochen wurde eins vier
Zeilen weiter oben (gemessen an #85: 24 s Vorlauf).
Nicht die Ursache -- jeweils per Gegenprobe ausgeschlossen: die Wortzeiten
(Ausschnitte bei 600/1240/3400 s einzeln transkribiert, enthalten exakt die
Wörter der DB), MP3- vs WAV-Zeitachse (identisch), ffmpeg-Seek (trifft),
ontimeupdate-Logik (korrekt).
Ursache war der Sprung im Browser: in einer VBR-Datei gibt es keine feste
Byte-pro-Sekunde-Regel, also nutzt er die Xing-Tabelle -- 100 Stützstellen,
bei 63 Minuten ein 38-s-Raster. Er landet auf der Stützstelle davor, meldet
über currentTime aber die angefragte Zeit. Nachgerechnet: Ziel 20:40 spielt
ab 20:11,5 (-28,5 s).
Fix: -b:a 64k -ar 48000 -ac 1 -write_xing 0 statt -qscale:a 3. Byte-Position
proportional zur Zeit. Die Tabelle muss auch bei CBR weg, sie rastert auf
1/256 der Dateigröße (~15 s pro Stunde, Restfehler bis -6,4 s gemessen). Ohne
sie rechnet der Decoder linear: Restfehler 0,02 s an neun Stichpunkten.
lab/recode-cbr.sh schreibt den Altbestand einmalig um (Quelle WAV, sonst die
MP3 selbst), lab/tocerr.py ist das Messwerkzeug dahinter.
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#79 verlor einen von vier Sprechern und lieferte eine 1082-Zeichen-Zusammenfassung.
Diarisierung: ein zweiter, falsch verankerter Marker verschmolz Saschas Cluster
in Merles (Kosinus -0,727). must-link prueft jetzt die akustische Aehnlichkeit,
Anker werden nach Trefferqualitaet gewichtet, und enrolled Stimmen wirken als
cannot-link -- damit ist der Box-Besitzer immer ein eigener Sprecher.
LLM: der Whole-Pass komprimierte das erste Thema weg. Sektions-Pfad jetzt ab
9000 Zeichen, kleinere Chunks, woertlicher Kontext aus dem Vorgaenger-Chunk und
ein gezielter Pruef-Aufruf gegen ueberdehnte Einzelaussagen.
#79: 4 Sprecher, Zusammenfassung ~5300 Zeichen, 7 Themenbloecke.
Regression: #70 -> 4, #68 -> 2, #74 -> 20 Sprecher unveraendert.
#74 (22 Teilnehmer) ergab automatisch 44 Sprecher, dieselbe Stimme mehrfach.
Ursache gemessen: ein Zentroid pro sherpa-Cluster aus max. 3 Schnitten, fester
Kosinus auf rohen Embeddings (Kreuz-Turn-Kosinus ~0,4 = keine Trennschaerfe).
v2: sherpa liefert nur Turn-Grenzen, Identitaet aus 3-s-Fenster-Embeddings,
Mittelwert-Zentrierung, Average-Linkage-AHC, Weak-Fold, Schwelle pro Aufnahme
per 2-Gauss-EM gelernt. Validiert: #74 44->20, #70 ->4, #68 ->2.
Live-Namensmarker: Namen waehrend der Aufnahme tippen; Zeitstempel benennt
spaeter den Cluster und dient als must-/cannot-link-Zwangsbedingung.
SaschaandClaude Opus 5