d1baacd096
Après analyse de dépendances : l'essentiel d'ExecuTorch/QNN est VIVANT via le TTS Qwen3TtsEngine "prod" (org.pytorch.executorch.Module → libexecutorch.so, + libQnnGpu.so backend Adreno, + QnnHtp). NE PAS archiver (stack TTS figée). Réellement mort (refonte LLM) → archivé dans /opt/Kazeia/archive/2026-06-17_refonte-engine/ : - EngineLlmAdapter.kt (ancien adaptateur GGUF, remplacé par UnifiedLlmAdapter ; références restantes = commentaires uniquement) - GenieJni.kt + genie_jni.cpp + libGenie.so (backend Genie mort ; libgenie_jni.so n'était même plus shipé → GenieJni ne pouvait plus se charger) - cible CMake genie_jni retirée ; manifest jniLibs re-figé (27 libs, -libGenie) Aussi : ConfigStore.llmEngine documenté comme VESTIGIAL (le dispatch passe par UnifiedLlmAdapter magic-byte depuis la refonte ; modèle choisi par speaker.modelId). Build release vert ; LLM device non-régressé (GGUF 18 / qwen3-4b .pte 18.6 / guard4b .pte 21 tok/s) ; aucune lib genie dans l'APK. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com> |
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| java/com/kazeia | ||
| jni | ||
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| AndroidManifest.xml | ||