Laya — modelo de decisão System 1 via ONNX Runtime
O receptron/laya publica o @receptron/laya, um pacote Node.js / TypeScript que executa o modelo Laya (Convai Innovations) via ONNX Runtime. O modelo não gera texto: recebe um estado (como um ticket, um e-mail ou um objeto JSON) e perguntas tipadas, e retorna respostas calibradas (choice, score, noul) em uma única passagem (systemOne). Os pesos (~1,7 GB, fp32) são baixados do Hugging Face na primeira execução e ficam em cache (~/.cache/receptron-laya). O runtime usa apenas ONNX Runtime — PyTorch e Python não são necessários.
O Laya é descrito como uma alternativa ao Jev (TypeSafe Jev / System One) com latência substancialmente menor (~32–40 ms no checkpoint inglês em GPU) e mesma compatibilidade de protocolo (v1/systemone). Os resultados coincidem com a implementação Python em quatro casas decimais. A licença do código é MIT; os pesos são Apache 2.0.
Uso local no Linboto para classificar posts do LinkedIn
No projeto Linboto (SwiftUI, macOS + Finder Sync), o adaptador LayaLocalRelevanceEvaluator (Packages/Infrastructure/Sources/Infrastructure/LLM/LayaLocalRelevanceEvaluator.swift) consome um servidor laya-serve local em loopback (127.0.0.1:8000), sem nenhuma credencial (Authorization), para classificar a relevância de conteúdos candidatos a posts públicos. O mesmo wire protocol (POST /v1/systemone) do JEV é reaproveitado, permitindo que o app alterne entre o backend remoto (.jev, via OpenRouter) e o local (.local) sem mudar o contrato de resposta (TypeSafeSystemOneResponse). A medição direta no ticket #400 (ADR 0072) confirmou que o checkpoint multilingual (não english) é o padrão adequado para conteúdo em português.