Lançamento do `Blank.`, um caderno de memorização com IA on-device que transforma leitura em memória (com Gemma 3)

Olá!
Sempre que eu apenas salvava blogs técnicos ou newsletters e, no fim, não os relia nem estudava de fato, pensei: "Será que eu memorizaria se fosse obrigado a responder quizzes?" Foi com essa ideia que criei o app Android Blank..

Estou compartilhando aqui porque achei que seria legal testar de forma leve durante a volta do feriado ou em algum tempo livre.

1. Que app é esse?
   Função: ao inserir o link de um artigo da web (notícias, blogs, wikis etc.), a IA resume os pontos principais e cria questões de preencher lacunas (Cloze Test).

   • Conceito: busquei um design minimalista, sem funções complexas, para que o foco fique apenas no aprendizado.

   • Principal diferencial: é um app de IA 100% on-device, em que todo o processo acontece dentro do próprio smartphone, sem comunicação com servidor.

2. Stack técnica e forma de implementação
   Escolhi um LLM on-device para ter custo de servidor zero e preservar a privacidade do usuário.

   • Model: Google Gemma 3 (2b-it-gpu-int4 quantized)
   • Inference: MediaPipe LLM Inference API
   • Architecture: Android Jetpack Compose + MVVM + Koin (DI)
   • Keyword Extraction: otimização com Regex & algoritmo TextRank (uso híbrido com LLM para ganho de velocidade)

3. Pontos que me fizeram refletir durante o desenvolvimento

   • Velocidade vs precisão: por ser on-device, a velocidade de inferência era o ponto-chave. No início, eu enviava todas as frases ao LLM, mas em muitos casos a inferência ficava lenta, e as limitações no número de tokens também faziam a qualidade da resposta cair. Para otimizar isso, adotei uma lógica em que o algoritmo TextRank primeiro filtra as frases principais, e depois o LLM fica responsável por gerar as lacunas.
   • Tamanho: o arquivo do modelo tem cerca de 1,5 GB. Ele é baixado na primeira execução do app, e é recomendável usar Wi‑Fi.

4. Recomendo para quem

   • Quer realmente absorver os artigos técnicos que salvou
   • Tem curiosidade sobre o nível de desempenho do modelo Gemma 3 em dispositivos móveis
   • Precisa de uma ferramenta personalizada de resumo/aprendizado sem preocupação com vazamento de dados

Ainda é uma versão inicial, então há bastante espaço para melhorias. (Especialmente porque o parsing de páginas web pode não ser perfeito.)
Se testarem e puderem enviar feedback como "seria legal ter tal função" ou "esse tipo de site não funciona muito bem", vou me esforçar para corrigir bastante coisa durante o feriado.

Obrigado. Tenham um ótimo feriado!

[Link do Blank. na Google Play Store]
https://play.google.com/store/apps/details?id=com.shootsir.blank

[drasticlife]

Nossa, era exatamente algo que eu estava imaginando. Se conectar com o Obsidian, acho que daria para usar de várias formas.
Mas ouvi dizer que no país onde moro (Coreia do Sul) não dá para baixar... qual será o motivo?

[youlive789]

Você poderia nos informar qual mensagem exata apareceu na Play Store?

• "Este dispositivo não é compatível"
• "Não está disponível no seu país"
• "Não encontrado"
  Se puder informar também o modelo do aparelho, conseguiremos verificar mais rapidamente!

[drasticlife]

Aparece a mensagem dizendo:

este item não está disponível para uso no país em que você reside

[youlive789]

Agradecemos pelo interesse! Parece ser um problema na Play Store, vamos verificar!

[dentist2769]

A geração de quizzes é rápida e a interface é simples, então a experiência de uso é boa. Vou ficar no aguardo das próximas atualizações!

[youlive789]

Obrigado por testar. Vamos continuar atualizando o que ainda está faltando!

[luclipse]

Lancem para iPhone também!

[youlive789]

O lançamento para iPhone também vamos tentar fazer assim que a versão para Android estiver totalmente estabilizada!

[newbie1004]

Em celulares antigos, é complicado.

[youlive789]

De qualquer forma, como a inferência de LLM é feita no dispositivo, parece que em aparelhos mais antigos o desempenho não fica bom ou que é difícil funcionar direito 😢

[deleuze]

Gostei da interface simples. Eu crio quizzes no NotebookLM para revisar e, em comparação, há alguns pontos que deixam um pouco a desejar. Adicionei um link sobre uma pessoa específica na Namuwiki, mas em 5 das 7 perguntas a resposta era essa mesma pessoa específica. Acho que seria bom melhorar esse ponto. No Fold 7, a geração levou menos de 10 segundos. Vou continuar acompanhando com expectativa. Obrigado.

[youlive789]

Agradecemos pelo feedback! Vamos tentar corrigir isso na próxima atualização!