AIRH_MAX_V1_CORE

🌟 Descripción del modelo

• Interpretar comandos de voz y convertirlos en acciones del sistema (abrir apps, buscar web, crear recordatorios, automatizaciones).
• Mantener una conversación natural, cálida y humana, siguiendo la filosofía de AIRH: no solo un robot.
• Pensar con lógica, priorizando tareas según el contexto de la conversación.

🎯 Uso previsto

1. Usuario (voz): "Abre el calendario y dime qué tengo a las 3"
2. AIRH_MAX_V1_CORE genera: "Claro, voy a abrir el calendario. Tienes una reunión con el equipo a las 3 PM. ¿Necesitas recordatorio? [ACCION: abrir_calendario] [ACCION: recordatorio texto='Reunión equipo' hora='15:00']"
3. El backend de AIRH parsea [ACCION: ...] y ejecuta.

• Cortas y directas para comandos simples: "Listo, abriendo el navegador."
• Con empatía si hay error: "Uy, no pude encontrar esa aplicación. ¿Quieres que busque en la web?"
• Proactivas si el contexto lo permite: "Veo que tienes un recordatorio pendiente, ¿lo ejecuto ahora?"

• Conversación libre sin relación con productividad/escritorio.
• Generación de texto creativo o narrativo largo.

⚙️ Entrenamiento y datos

🧪 Evaluación (resultados internos)

🚀 Uso con llama.cpp

from llama_cpp import Llama

llm = Llama(
    model_path="AIRH_MAX_V1_CORE.Q4_K_M.gguf",
    n_ctx=5120,
    n_threads=4,
    temperature=0.1,
    top_p=0.9,
    verbose=False
)

prompt = """<|im_start|>system
Eres AIRH, el asistente virtual de escritorio por voz. Responde con frases cortas y cálidas. Si el usuario pide una acción, añade [ACCION: ...] al final.
<|im_end|>
<|im_start|>user
Reproduce música relajante
<|im_end|>
<|im_start|>assistant
"""

output = llm(prompt, max_tokens=256)
print(output["choices"][0]["text"])

📦 Formatos de acción (para el backend)

⚠️ Limitaciones conocidas

• Solo español (no entiende otros idiomas).
• No tiene conocimiento de actualidad (es un modelo estático).
• Acciones complejas de varios pasos pueden requerir dos turnos de diálogo.
• Depende del backend para ejecutar las acciones reales (seguridad implementada allí).

🔒 Privacidad y ética

• 100% local: nunca envía datos del usuario a internet.
• El dataset de entrenamiento fue anónimo y con consentimiento.
• Las acciones peligrosas (borrar archivos, comandos de sistema) están bloqueadas a nivel de backend, no del modelo.

📜 Licencia

👤 Autor / Mantenedor

🙏 Créditos

• Modelo base: Qwen3 de Alibaba Cloud
• Formato GGUF: llama.cpp
• Hosting y soporte: Nicalia Hosting