Przy faktach, które się zmieniają, szuka, czyta strony, odpowiada z ponumerowanymi źródłami, a potem sprawdza własną odpowiedź w tych źródłach.
Upuść tekst, Worda, PDF albo obrazy. Każda rozmowa ma swój folder; wskaż rozmowie folder projektu, a będzie tam pracować.
Python w piaskownicy, która może pisać tylko w folderze rozmowy. Pakiety instalują się, gdy są potrzebne.
Ogląda twoje zdjęcia i zrzuty ekranu. Z zainstalowanymi obrazami tworzy rysunki i edytuje twoje zdjęcia, lokalnie.
Prowadzi krótkie notatki o tym, kim jesteś i jakie odpowiedzi lubisz, w plikach, które możesz czytać i edytować. Możesz to wyłączyć w każdej chwili.
Pobieraj z poziomu Joshui inne modele lokalne pasujące do twojego komputera, aktualizuj je albo wybierz większy model w chmurze dla rozmowy. Na macOS 26 Joshua może też korzystać z Apple Intelligence, modelu wbudowanego w Maca.
Wbudowane API w popularnym formacie OpenAI pozwala twoim skryptom, robotowi czy innym aplikacjom używać Joshui, razem z narzędziami i pamięcią, z tego komputera albo z sieci domowej. Jak z niego korzystać
Tryb celu pracuje, aż zadanie będzie wykonane i sprawdzone. Tryb roju pyta kilku agentów i łączy najlepszą odpowiedź. Zaplanowane zadania uruchamiają się same o ustalonej porze, gdy Joshua jest otwarty, a komputer włączony. Więcej
Daj Joshui cel zamiast pytania. Planuje, używa narzędzi, sprawdza wynik i działa dalej, runda po rundzie aż do ustalonego przez ciebie limitu, dopóki nie oznaczy celu jako osiągniętego albo nie wyjaśni, dlaczego się nie da. „Przeczytaj trzy PDF-y z tej rozmowy i napisz jednostronicowe porównanie w pliku Word.”
Kilku agentów pracuje jednocześnie nad tym samym zadaniem, każdy po swojemu: jeden metodycznie, jeden sceptycznie, jeden praktycznie. Potem Joshua porównuje ich odpowiedzi, sprawdza fakty, co do których się nie zgadzają, i pisze jedną ostateczną odpowiedź. Wolniej, ale lepiej przy trudnych lub otwartych pytaniach. „Jakie są najmocniejsze argumenty za i przeciw czterodniowemu tygodniowi pracy?”
Poproś Joshuę, żeby zrobił coś o ustalonej porze: raz, codziennie, co tydzień albo co kilka godzin. Każde uruchomienie pojawia się jako nowa rozmowa ⏰. „Każdego ranka o 8 streść wiadomości o sztucznej inteligencji.” Zadania działają, gdy Joshua jest otwarty, a komputer włączony.
Model rozumuje krok po kroku przed odpowiedzią, a ty możesz przeczytać jego rozumowanie. Wolniej, ale lepiej w matematyce, logice i problemach z wieloma częściami. Włączaj je tylko wtedy, gdy pytanie tego wymaga.
Fine-tuning poprawia część z miliardów liczb modelu na twoich przykładach, żeby nabrał nawyku: tonu, formatu, twojego żargonu. Joshua prowadzi cię przez to w panelu Naucz Joshuę, objaśniając każdy krok. Działa na twoim Macu przez 15–60 minut, a twoje przykłady nigdy go nie opuszczają.
Twój własny model, a nie stos dokumentów. Fine-tuning nie polega na dawaniu modelowi dokumentów, w których szuka odpowiedzi: do tego Joshua ma twoje pliki, swoją pamięć i sieć. Fine-tuning zmienia sam model. Joshua trenuje adapter LoRA: kilka milionów nowych liczb obok miliardów modelu, wyuczonych na twoich przykładach, a potem scalonych w nowy model, który należy do ciebie i ma własną nazwę w menu modeli.
Dlaczego małe modele. Mały model wie mniej i rozumuje gorzej niż giganci. Ale można go dotrenować na laptopie w godzinę, skopiować i uruchomić wszędzie, więc może stać się specjalistą od twojego tonu, twoich formatów, żargonu twojej branży.
Ucz stylu, nie faktów. Wytrenuj go na 200 odpowiedziach o twojej firmie, a będzie brzmiał, jakby ją znał, ale zmyśli szczegóły. Do faktów Joshua ma pamięć, twoje pliki i sieć.
joshua-<name>.Model nie ma własnej pamięci. Za każdym razem, gdy piszesz, Joshua wysyła mu całą rozmowę, a model odpowiada albo prosi o narzędzie. Joshua używa narzędzia, dodaje wynik i pyta ponownie, do 25 rund.
Zbudowany z Ollamą · qwen3-vl · FLUX.2 klein przez mflux · mlx-lm · konwerterem llama.cpp · Gradio · anonimowym wyszukiwaniem ddgs. Wszystko open source.