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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.
Anchored Standard (xiaobright/dsh-anchored-standard) hace un híbrido ingenioso: 1. En la primera petición al modelo, le presenta a V4 Pro esencialmente el mismo entorno que Minimal... 2. En cuanto hace su primera llamada real a una herramienta o su primera respuesta, desbloquea el set completo de herramientas Standard... El autor descubrió que el schema de herramientas de esa primera petición parece ser la variable decisiva.
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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.
el resultado de anchored standard es el que me atrapó. sacar 98/99 con el set completo de herramientas devuelto después de la primera llamada mata la explicación de 'menos herramientas = menos errores', que era la alternativa obvia. así que de verdad todo se reduce a lo que el modelo ve al inicio. y encaja con la historia del RL: entrena un modelo dentro de un andamiaje específico y se comportará mejor dentro de ese andamiaje, primer mensaje incluido.
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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.
Ayer vi el plugin dsh-anchored-standard, la popularidad que tiene y lo que promete, y decidí intentar portar el enfoque a una extensión de Pi, porque me gusta mucho ese harness y no quisiera tener un harness solo para DeepSeek. Funciona: logré replicar todo el asunto. Todo el razonamiento usa "We ...", tal como lo señaló xiaobright: la huella de una versión superior de DeepSeek v4 Pro.
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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.
Es un gacha con el modelo, porque está sobreajustado a él. He visto experimentos en Bilibili: prompt mínimo, sin system prompt, y aun en minimal muchas veces se le cae el "let me". El modelo fue entrenado con tantísimo vocabulario que es inevitable que a ratos empiece a producir patrones distintivos ajenos a su cadena de pensamiento original: eso es la entropía.
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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.
Increíble. Para ser honesto, tuve que pedirle a ChatGpt que me lo explicara, pero ahora que tengo una idea vaga de lo que se discute aquí... muy interesante. Gran parte de mi entusiasmo por el desarrollo de la IA tiene que ver con cómo puede usarla la comunidad open source, en contraste con los productos más cerrados de los laboratorios de frontera, así que es genial ver un potencial interesante más amigable con el open source.
