AI File Sorter 1.7.3 är nu tillgänglig

Mer tillförlitlig kategorisering mellan olika språk

Ett återkommande problem med lokala modeller är inte förståelse, utan konsekvens. Samma begrepp kan uttryckas något olika beroende på kontext eller språk. I 1.7.3 görs kategoriseringen nu i en kanonisk intern form (engelska), och först därefter översätts den till det valda språket.

Detta leder till:

• mer stabila kategorier mellan körningar
• mindre drift när man byter språk
• färre nära dubbletter orsakade av skillnader i ordalydelsen

Lokal AI som håller sig till uppgiften

LLMs returnerar ibland utdata som är för ordrika, märkligt formaterade eller "kreativt tolkade." Detta hanterades redan i de flesta fall, men vissa kantfall kunde fortfarande påverka resultaten. I 1.7.3 har kategoriseringspipen förstärkts:

• förbättrad hantering av prompts
• striktare parsning av utdata
• mer tillförlitlig kategori/underkategori-extraktion

Resultatet är inte "smartare AI," bara ett mer förutsägbart beteende.

Mer robusta långa körningar

Filsystem är inte alltid perfekt "rena": vissa mappar kan vara oläsbara, vissa filer kan vara låsta, vissa sökvägar kan bete sig inkonsekvent. I 1.7.3 tar rekursiva genomsökningar hänsyn till detta, så att:

• problematiska undermappar skippas
• så att resten av körningen fortsätter

Så ett enstaka kantfall avbryter inte längre ett helt sorteringsjobb.

OS-beroende och automatiska uppdateringar

Uppdateringssystemet har förfinats:

• separat uppdateringshantering för Windows, macOS och Linux
• bättre anpassning till plattformsspecifik paketering
• på Windows kan nedladdningar av installatören verifieras innan de startas

Stabilitetsförbättringar (den tysta sorten)

Flera mindre förbättringar minskar friktionen över tid:

• säkrare hantering av cachelagrade kategorietiketter
• mer robust hantering av macOS-körtid för lokala AI-backends
• förbättringar av paketering och beroendehantering över plattformar

Ingen av dessa är, strikt taget, särskilt synliga funktioner, men de gör att systemet beter sig mer konsekvent.