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.
Anchored Standard(xiaobright/dsh-anchored-standard)는 영리한 하이브리드를 구현했어요. 1. 첫 모델 요청에서 V4 Pro에게 Minimal과 사실상 동일한 환경을 보여주고… 2. 첫 실제 도구 호출/응답이 발생하는 순간 완전한 Standard 도구 세트를 해제해요… 작성자는 첫 요청에 담긴 도구 schema가 결정적 변수로 보인다는 사실을 발견했어요.
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.
저를 제대로 사로잡은 건 anchored standard 결과예요. 첫 호출 이후 전체 도구 세트를 돌려주고도 98/99라니, 가장 그럴듯한 대안 설명이던 '도구가 적을수록 실수도 적다'를 완전히 무너뜨리죠. 결국 핵심은 초기화 시점에 모델이 무엇을 보느냐예요. RL 스토리와도 맞아떨어져요. 특정 스캐폴드 안에서 학습된 모델은 그 스캐폴드 안에서 가장 잘 작동하고, 첫 메시지도 예외가 아니니까요.
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.
어제 dsh-anchored-standard 플러그인을 봤는데, 인기와 약속한 효과를 보고 이 접근을 Pi 확장으로 이식해 보기로 했어요. 그 harness를 정말 좋아해서 DeepSeek 전용 harness를 따로 두고 싶지 않았거든요. 실제로 작동했고, 전체를 재현하는 데 성공했어요. 모든 사고가 'We ...'로 시작하는데, xiaobright가 표시한 대로 이건 더 강력한 버전의 DeepSeek V4 Pro가 남긴 흔적이에요.
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.
이건 과적합된 모델을 상대로 뽑기를 하는 셈이에요. Bilibili에서 관련 실험을 봤는데, 미니멀 프롬프트에 시스템 프롬프트도 없는 상태였는데 minimal에서조차 'let me' 서두를 자주 빠뜨리더라고요. 모델이 학습한 어휘가 워낙 많아서, 때때로 원래의 사고 사슬과 다른 독특한 패턴을 내보내는 건 피할 수 없어요 — 그게 바로 엔트로피죠.
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.
멋져요. 솔직히 ChatGPT한테 설명을 부탁하고 나서야 여기서 무슨 얘기를 하는지 어렴풋이 알게 됐는데… 정말 흥미롭네요. 제가 AI 발전에 열광하는 이유의 상당 부분은 프런티어 기업들의 꽁꽁 닫힌 제품이 아니라, 오픈소스 커뮤니티가 그걸 어떻게 활용할 수 있느냐에 있어요. 그래서 이렇게 오픈소스 친화적인 가능성을 보게 돼서 좋아요.
