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) ทำลูกผสมที่ฉลาดมาก: 1. คำขอแรกไปยังโมเดล: แสดงสภาพแวดล้อมที่แทบเหมือนกับ Minimal ให้ V4 Pro เห็น… 2. ทันทีที่มันเรียกใช้เครื่องมือหรือตอบกลับจริงครั้งแรก มันก็ปลดล็อกชุดเครื่องมือ Standard เต็มรูปแบบ… ผู้เขียนพบว่า schema ของเครื่องมือในคำขอรอบแรกดูจะเป็นตัวแปรชี้ขาด
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.
ผลของ anchored standard คืออันที่โดนใจผมที่สุด ได้ 98/99 ทั้งที่คืนชุดเครื่องมือเต็มให้หลังการเรียกครั้งแรก มันหักล้างคำอธิบายแบบ “เครื่องมือน้อยลง = ผิดพลาดน้อยลง” ซึ่งเป็นคำอธิบายทางเลือกที่ชัดที่สุด สรุปแล้วมันขึ้นอยู่กับว่าโมเดลเห็นอะไรตอนเริ่มต้นจริง ๆ ซึ่งก็เข้ากับเรื่อง RL อยู่นะ ฝึกโมเดลในโครงนั่งร้านแบบไหน มันก็จะทำงานได้ดีที่สุดในโครงนั่งร้านแบบนั้น รวมถึงข้อความแรกด้วย
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.
เมื่อวานผมเห็นปลั๊กอิน dsh-anchored-standard ดูจากกระแสและสิ่งที่มันสัญญาไว้ เลยตัดสินใจลองพอร์ตแนวทางนี้ไปเป็นส่วนขยายของ Pi เพราะผมชอบ harness ตัวนั้นมาก และไม่อยากมี harness ไว้ใช้กับ DeepSeek อย่างเดียว มันได้ผลจริง ผมทำซ้ำได้ทั้งกระบวนการ การคิดทั้งหมดขึ้นต้นด้วย “We ...” ตรงตามที่ xiaobright ชี้ว่าเป็นร่องรอยของ DeepSeek v4 Pro เวอร์ชันที่เหนือกว่า
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.
มันคือการสุ่มกาชากับโมเดลที่โอเวอร์ฟิตกับมันอยู่แล้ว ผมเคยเห็นการทดลองบน Bilibili ทั้งพรอมป์แบบมินิมอลและแบบไม่มี system prompt แม้แต่ในโหมด minimal มันก็มักจะทิ้งคำว่า “let me” ไป โมเดลถูกฝึกด้วยคลังคำมหาศาลจนเลี่ยงไม่ได้ที่บางครั้งมันจะเริ่มพ่นรูปแบบเฉพาะตัวที่ไม่เหมือนสายความคิดดั้งเดิมของมัน — นั่นแหละคือเอนโทรปี
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.
เยี่ยมมาก บอกตามตรงว่าผมต้องให้ ChatGpt อธิบายเรื่องนี้ให้ฟังก่อน แต่พอเริ่มพอเข้าใจคร่าว ๆ ว่าที่นี่กำลังคุยอะไรกัน…ก็น่าสนใจมาก ความตื่นเต้นของผมต่อการพัฒนา AI ส่วนใหญ่อยู่ที่ว่าชุมชนโอเพนซอร์สจะเอามันไปใช้ได้อย่างไร ไม่ใช่ผลิตภัณฑ์ที่ปิดตายจากผู้พัฒนาแนวหน้า เลยรู้สึกดีที่ได้เห็นศักยภาพน่าสนใจที่เป็นมิตรกับโอเพนซอร์สมากกว่า
