4月2日、Vitalik Buterinは自身の個人ブログに投稿し、自身でホストするローカルのプライベートで安全なLLM構成を共有しました。構成の中核には、NVIDIA 5090のGPU搭載ラップトップ、Qwen3.5:35Bモデル、推論ツールのllama.cpp、bubblewrapサンドボックスの隔離、NixOSオペレーティングシステム、さらにカスタムプロキシとローカルのナレッジベースが含まれています。これにより、リモートサービスへの依存を減らします。Vitalikは、適切に使えば、人工知能は確かにより強力なプライバシーとセキュリティ保証を備えた未来を作り得ると述べました。ローカルで生成したコードは、大規模で複雑な外部ライブラリをダウンロードする必要性を置き換えられ、ソフトウェアをより最小限にして自己完結型にできます。彼はまた、より多くの個人が、安全でオープンソース、ローカライズされた、プライバシー重視のAIツールの構築に自らを捧げるよう呼びかけました。そうしたツールにより、ユーザーは安心して利用でき、コントロールとパワーをユーザーへと取り戻せるようになります。
VitalikはローカルLLMの設定を共有し、より安全でオープンソース、ローカライズされたプライバシー重視のAIツールの開発を呼びかけました
4月2日、Vitalik Buterinは自身の個人ブログに投稿し、自身でホストするローカルのプライベートで安全なLLM構成を共有しました。構成の中核には、NVIDIA 5090のGPU搭載ラップトップ、Qwen3.5:35Bモデル、推論ツールのllama.cpp、bubblewrapサンドボックスの隔離、NixOSオペレーティングシステム、さらにカスタムプロキシとローカルのナレッジベースが含まれています。これにより、リモートサービスへの依存を減らします。Vitalikは、適切に使えば、人工知能は確かにより強力なプライバシーとセキュリティ保証を備えた未来を作り得ると述べました。ローカルで生成したコードは、大規模で複雑な外部ライブラリをダウンロードする必要性を置き換えられ、ソフトウェアをより最小限にして自己完結型にできます。彼はまた、より多くの個人が、安全でオープンソース、ローカライズされた、プライバシー重視のAIツールの構築に自らを捧げるよう呼びかけました。そうしたツールにより、ユーザーは安心して利用でき、コントロールとパワーをユーザーへと取り戻せるようになります。