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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)は巧妙なハイブリッドをやっている。1. 最初のモデルリクエストでは、V4 Pro に Minimal と実質同じ環境を提示……2. 最初の本当のツール呼び出し/返答が発生した瞬間、完全な Standard ツールセットを解放……作者の発見によれば、その初回リクエストの tool schema が決定的な変数のようだ。
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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.
一番刺さったのは anchored standard の結果だ。初回呼び出しの後にフルのツールセットを返しても 98/99 が出るなら、一番ありそうな対抗仮説だった「ツールが少ない=ミスが少ない」説は死ぬ。つまり本当に、モデルが初期化時に何を見るかがすべてなんだ。まあ RL のストーリーとは辻褄が合う。特定の足場の中で訓練されたモデルは、その足場の中で最高の挙動をする。最初のメッセージも例外じゃない。
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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.
昨日 dsh-anchored-standard プラグインを見かけて、この盛り上がりと謳っている効果を見て、このアプローチを Pi の拡張に移植してみることにした。あの harness が本当に好きで、DeepSeek 専用の harness を別に抱えたくないからだ。動いた。全部を再現できた。すべての思考が「We ...」で始まる——xiaobright が、より強いバージョンの DeepSeek v4 Pro の痕跡だと指摘していた通りに。
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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.
これは過学習したモデル相手のガチャだ。Bilibili での実験を見たことがある。ミニマルなプロンプト、システムプロンプトなし、それでも minimal ですら「let me」をよく落とす。モデルが訓練された語彙はあまりに多く、時々もとの思考連鎖とは違う独特なパターンを出し始めるのは避けられない——それがエントロピーだ。
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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.
すばらしい。正直、まず ChatGPT に解説してもらう必要があったが、ここで何が議論されているのか大まかに分かった今……実に面白い。自分の AI 開発への熱意の多くは、フロンティア企業が出す囲い込まれた製品ではなく、オープンソースコミュニティがそれをどう使えるかにある。だから、よりオープンソースフレンドリーな面白い可能性が見られるのは嬉しい。
