Reddit
u/stealthispost · 2026-08-15
**Anchored Standard** (xiaobright/dsh-anchored-standard) does a clever hybrid: 1. First model request: presents V4 Pro with essentially the same environment as Minimal... 2. As soon as it makes its first real tool call/reply, it unlocks the full Standard toolset... The author found that the tool schema on that first request appears to be the decisive variable.
يقوم Anchored Standard (xiaobright/dsh-anchored-standard) بمزيج ذكي: 1. في أول طلب للنموذج يعرض على V4 Pro بيئة مطابقة تقريبًا لوضع Minimal... 2. وبمجرد أول استدعاء أداة أو رد حقيقي، يفتح مجموعة أدوات Standard كاملة... ووجد المؤلف أن tool schema في ذلك الطلب الأول يبدو المتغيّر الحاسم.
Reddit
u/for4f · 2026-08-15
the anchored standard result is the one that got me. 98/99 with the full toolset handed back after the first call kills the 'fewer tools = fewer mistakes' explanation, which was the obvious alternative. so it really does come down to what the model sees at init. kinda fits the RL story though. train a model inside one specific scaffold and it'll behave best inside that scaffold, first message included.
نتيجة anchored standard هي التي أدهشتني فعلًا. تحقيق 98/99 مع إعادة مجموعة الأدوات كاملة بعد الاستدعاء الأول يقضي على تفسير «أدوات أقل = أخطاء أقل» الذي كان البديل البديهي. إذن المسألة فعلًا في ما يراه النموذج عند التهيئة. وهذا ينسجم مع منطق RL: درِّب نموذجًا داخل سقالة محددة وسيقدّم أفضل أداء داخل تلك السقالة، بما في ذلك الرسالة الأولى.
Reddit
u/somerussianbear · 2026-08-16
I saw the dsh-anchored-standard plugin yesterday, the popularity of this thing and what it promised, and decided to give it a try on porting the approach to a Pi extension, cause I really like that harness and wouldn't like to have a harness just for DeepSeek. It works, I managed to replicate the whole thing. All thinking uses "We ...", as flagged by xiaobright as being the trace of a superior version of DeepSeek v4 Pro.
رأيت إضافة dsh-anchored-standard أمس، ومع شعبيتها وما تعِد به قررت تجربة نقل الفكرة إلى امتداد لـ Pi، لأنني أحب ذلك الـ harness كثيرًا ولا أريد harness خاصًا بـ DeepSeek وحده. الطريقة تعمل، ونجحت في استنساخ الأمر بالكامل. كل التفكير يبدأ بـ «We ...» — وهو ما وسمه xiaobright بوصفه أثر نسخة متفوّقة من DeepSeek v4 Pro.
Reddit
u/ZveirX · 2026-08-16
It's a gacha with the model as it is overfit to it. I have seen Bilibili experiments with it, minimal prompt, no system prompt, and even in minimal it often drops the "let me". There is just so many vocabulary the model has been trained on that it's inevitable that at times it begins to output distinctive patterns not akin to its original chain of thought—that's Entropy.
الأمر أشبه بسحب gacha مع النموذج لأنه مفرط التكيّف معه. رأيت تجارب على Bilibili: موجّه بسيط جدًا وبلا موجّه نظام، وحتى في وضع minimal كثيرًا ما يُسقط افتتاحية «let me». فقد تدرّب النموذج على مفردات هائلة لدرجة أنه لا مفر من أن يُخرج أحيانًا أنماطًا مميزة مختلفة عن سلسلة تفكيره الأصلية — هذه هي الإنتروبيا.
Reddit
u/PolychromeMan · 2026-08-16
Awesome. To be honest, I had to get ChatGpt to give me an explainer on this, but now that I have vague idea of what is discussed here...very interesting. A lot of my enthusiasm for AI development involves how the open-source community can use it, as opposed to more sealed off products released by frontier developers, so it's neat to see interesting potential that is more open-source friendly.
رائع. بصراحة اضطررت إلى أن أطلب من ChatGPT شرحًا لي أولًا، لكن الآن وقد صارت لدي فكرة تقريبية عما يُناقش هنا... الأمر مشوّق جدًا. جزء كبير من حماسي لتطور الذكاء الاصطناعي يتعلق بقدرة مجتمع المصادر المفتوحة على استخدامه، في مقابل المنتجات المغلقة التي تطلقها المختبرات الرائدة، فمن الجميل رؤية إمكانات مثيرة أكثر ودّية للمصادر المفتوحة.
