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@@ -6,17 +6,17 @@ colorTo: yellow
 sdk: static
 pinned: false
 license: mit
-short_description: 100% offline ASR for meetings — local, no upload
+short_description: 100% offline ASR for meetings, local, no upload
 ---
 
 # 录匣 Offlisten
 
 100% 离线的会议 / 课堂转写。没有账号，没有云端，拔掉网线它还在写。
 
-这个 Space 是**静态证据页**：五个语种的实测输出、RTF 分布、演示视频。
-不放可交互 demo 的原因很实际——转写要在服务端跑 229 MiB 的模型，
-而 Hugging Face 免费账号不能运行 CPU 上的 Gradio 容器（`cpu-basic` 返回配额错误，
-`zero-a10g` 返回 402，官方文档写明 Gradio/Docker Space 需要付费计划）。
+这个 Space 是静态证据页：五个语种的实测输出、两段演示视频，以及一张端侧 ASR 运行时选型矩阵。
+
+不放可交互 demo，原因是免费档跑不了 Gradio 容器：`cpu-basic` 返回配额错误，`zero-a10g` 返回 402，
+官方文档写明 Gradio / Docker Space 需要付费计划。转写本来也要在本地跑 229 MiB 的模型。
 
 ## 目录里有什么
 
@@ -26,18 +26,19 @@ short_description: 100% offline ASR for meetings — local, no upload
 | `demo.mp4` | 42 秒演示：五段音频真跑，听完才落字；`tools/record-demo.py` 生成 |
 | `demo.mp4.json` | 那次录制的实测记录：每段文本、耗时、音频 sha256 |
 | `use-with-browser-ai.mp4` | 46 秒，无音轨：本地文本页 + Page Assist + Ollama 的闭环实录 |
+| `matrix-zh.png` / `matrix-en.png` | 选型矩阵，1000×780；源文件 `docs/bench/*.svg`，改文案后重出 PNG/PDF |
 | `README.md` | 本文件，Space 卡片元数据 |
-| `app.py`、`requirements.txt` | **Gradio 版**，本地已跑通；当前 `sdk: static` 不执行它。升级 PRO 后把 frontmatter 改回 `sdk: gradio` 即可切换 |
+| `app.py`、`requirements.txt` | Gradio 版，本地跑通过；当前 `sdk: static` 不执行它 |
 
 ## 演示是怎么录的
 
-不是手工录屏。`tools/record-demo.py` 做三件事，所以视频和上表不可能对不上：
+不是手工录屏。`tools/record-demo.py` 做三件事，所以视频和页面上那张表不可能对不上：
 
 1. 用同一份权重、同样 2 线程，真跑五段 `test_wavs`，拿到文本与耗时
-2. 起本地 `web_live` 服务与无头 Edge，把每段结果按真实时钟推给页面，逐帧截图
+2. 起本地 `web_live` 服务与无头 Edge，按真实时钟把每段结果推给页面，逐帧截图
 3. 按同一时钟把五段音频混成音轨，ffmpeg 合成 H.264 + AAC
 
-因此视频里“字幕出现的时刻”就是产品里“一段话说完的时刻”，音画不会漂。
+所以字幕出现的时刻，就是产品里一段话说完的时刻，音画不会漂。
 
 ## 接本地的 AI
 
@@ -45,12 +46,23 @@ short_description: 100% offline ASR for meetings — local, no upload
 
     本机 SenseVoice → 127.0.0.1 上的文本页 → 浏览器扩展 Page Assist 读当前页 → Ollama 上的 qwen2.5:0.5b 作答
 
-三个部件都在同一台机器上，链路里没有一处需要出网。这不是外挂，是产品页里写好的出口——
-本地文本页有一行提示：「要交给 AI 处理，就复制全文，或让你浏览器里已有的 AI 插件读取本页。」
+三个部件都在同一台机器上，链路里没有一处需要出网。本地文本页上那行提示就是为这条路留的：
+「要交给 AI 处理，就复制全文，或让你浏览器里已有的 AI 插件读取本页。」
+
+源素材 14.8 MB，裁掉录屏工具条、去掉音轨后是 1.2 MB，1440×746。
+
+## 选型矩阵
 
-视频去掉音轨、裁掉录屏工具条后转码：源素材 14.8 MB → 1.2 MB，1440×746。
-去掉声音是因为它要证明的是数据不出本机，不是听感。
+4 个运行时 × 3 个平台，12 格里只有 2 格同时满足「CPU 能跑 · 流式 · 能装进别人的机器」。
+逐格依据分级：5 格来自官方文档或包矩阵，1 格本机实测，1 格只验过模型，5 格是推断。
 
+页面上的链接都可以当场点开核：
+
+- [FunAudioLLM 论文（arXiv:2407.04051）](https://arxiv.org/abs/2407.04051)
+- [sherpa-onnx 文档](https://k2-fsa.github.io/sherpa/onnx/)
+- [sherpa-ncnn 的 SenseVoice 章](https://k2-fsa.github.io/sherpa/ncnn/sense-voice/)
+- [Triton 后端支持矩阵](https://docs.nvidia.com/deeplearning/triton-inference-server/user-guide/docs/backend/docs/backend_platform_support_matrix.html)
+- [PyPI 上 sherpa-ncnn 的 wheel 列表](https://pypi.org/project/sherpa-ncnn/#files)
 
 ## 模型与音频
 
@@ -58,3 +70,11 @@ short_description: 100% offline ASR for meetings — local, no upload
 6 个文件 229.07 MiB，逐文件 sha256 对应发行清单。
 表里那五段音频在同一个仓库的 `test_wavs/` 下，点语种名可以直接听，也可以下载后自己复跑。
 
+## 更新这个 Space
+
+页面改动后跑一次，脚本会跳过 `_` 开头的本地临时文件，并在 `--verify` 下逐个核对线上字节数：
+
+```bash
+python tools/push-space.py --dry-run    # 只看会传什么
+python tools/push-space.py --verify     # 传 + 核对
+```