sporto sale paruošta, dabar tik laiko rast pasportuoti 💪
Žinutės
Filtrastaikomas
Šis puslapis nėra tiesioginis — žinutės atnaujinamos pagal tvarkaraštį. Paskutinį kartą atnaujinta . Kito atnaujinimo laukiama apie . Laikas rodomas Vilniaus laiku (EET).
tai ne del to kad daug
del to kad usage mazas
tool call is cheap 😄
pasakyki savo agentams 😄 🙂
"remember: tool calls are very cheap, use memory more"
vadinasi turim labai mazai laiko pasidaryt sistema kuri taupo output tokenus ;))))
siandien on shot 🙂 https://github.com/atvirokodosprendimai/crossagentschat
cia kad agentai galetu komunnikuot 😄
per interna skirtingi 🙂
AI aprašymas Tekste pateikta žinutė, kurioje nurodoma, kad buvo atrasta nauja „breakthrough“ (pertrūkis) padaremo, kuris veikia ne tik su AAM ir QH, bet ir su „agent to agent cooms“.
Sugeneravo dirbtinio intelekto modelis qwen3.8-27b-dk:latest (vienu ėjimu, be samprotavimo biudžeto). Žmogus netikrino.
AI aprašymas Tekste pateikta žinutė, kurioje nurodoma, kad buvo atrasta nauja „breakthrough“ (pertrūkis) padaremo, kuris veikia ne tik su AAM ir QH, bet ir su „agent to agent cooms“.
Sugeneravo dirbtinio intelekto modelis qwen3.8-27b-dk:latest (vienu ėjimu, be samprotavimo biudžeto). Žmogus netikrino.
- 🔥1
okay 2 savaites vibekodinimo po 18h / day
galima atsikvept 🙂 MVP veikia 🙂
irankiai - ready 😄
galima bus judet prie realiu projektu 😄
Okay, nejuda ty Claude neveikia?
nu kolektyvine atmintis
tiesiog agentai skirtingom rolem
AI aprašymas Tai tekstas, kuriame nurodoma, kad su Opus 5 x medium atlikta septynų sesijų, tačiau tai neturi įtakos atordui.
Sugeneravo dirbtinio intelekto modelis qwen3.8-27b-dk:latest (vienu ėjimu, be samprotavimo biudžeto). Žmogus netikrino.
flexibility
su mano aiagentmemory.dev draugas uzsuko agentu swarm 😄 naudoja memory kaip komunikacija tarp agentu, vienas po memory kapstosi, kitas adr tikrina trecia audituoja ir pranesineja problemas, self healing 🙂
pasirodo "poll" uztenka tam net nereik realtime notifications 🙂
Naujas narys prisijungė prie grupės
WikiSkill: Compiling Agent Experience into Persistent Knowledge for Skill Evolution
Agent skills package specialized knowledge and workflows into reusable resources that extend AI agent capabilities. Recent work automatically discovers such skills from agent experience, which enables agents to progressively adapt through interaction. However, the insights that guide skill development typically remain scattered across optimization histories, limiting their systematic reuse across iterations. We introduce WikiSkill, a framework that co-evolves agent skills with a persistent knowledge base (wiki). At a high level, WikiSkill separates raw execution experience, accumulated knowledge, and executable skills, while continuously consolidating experience into the wiki, which subsequent skill updates can build on. Across diverse benchmarks and models, WikiSkill consistently outperforms state-of-the-art skill-evolution methods and improves over no-skill baselines in most model-benchmark settings. We find that skill evolution complements model scaling: larger models generally bene
arXiv.orgPerskaityta
- 🔥1
SwarmWorld: Stigmergic technological evolution in societies of language-model agents
Collective intelligence can emerge when individuals coordinate through a shared environment, allowing local actions to accumulate into durable social organization. Language-model agents offer a new substrate for this process, yet most multi-agent systems rely on direct conversation, predefined roles, or centralized workflows. It remains unclear whether decentralized agents can build functional technologies and outperform independent search. Here, initially homogeneous LLM agents in SwarmWorld self-organize without assigned roles or recipes into evolving technological societies. Agents explore a spatial environment, process resources, test materials, construct persistent artifacts, and write executable controllers evaluated by a deterministic simulator under unseen disturbances after the agents are removed. SwarmWorld splits cognition from consequence: agents propose architectures and controllers within fixed action and material schemas, while the simulated world determines function. Sh
arXiv.orgPerskaityta
aš kai kuriuos dalykus su Fable low darau – tyčia, kad neprisigalvotų per sudėtingų edge case'ų
nu panasu kad veikia su medium taip pat kaip su xhigh, tik greiciau 😄
- ❤1
insane 😄 uzpimpinom mano memory + draugo quality harness gavosi kazkoks kosmosas 😄
"thinking" turėtų būti pervadintas "doubting" 🙂
'doubting' pavirsta į 'researching', jei problema gili/plati, bet jei paprastas dalykas, tai nėra ko abejot per daug, ypač su Fable pastebiu
'doubting' pavirsta į 'researching', jei problema gili/plati, bet jei paprastas dalykas, tai nėra ko abejot per daug, ypač su Fable pastebiu
- 🔥1
priklauso nuo to kas context 😉
- 😁1
AI aprašymas Tekste matomas žodis „frankenmonster“ ir lietuviškas sakinys, kuriame teigiama, kad tai kažkoks sutvėrimas.
Sugeneravo dirbtinio intelekto modelis qwen3.8-27b-dk:latest (vienu ėjimu, be samprotavimo biudžeto). Žmogus netikrino.
- 😁1
😄
Dėkui už temą, matau Redit irgi apie tai atkartoja, kad geriau xhigh
context is a king 😄
the better context is the less reasoning it needs
nu ka reik bandyt opus 5 ir effort medium
Rodoma paskutinė surinkta leidžiama būsena; pašalinimų suderinimas nebaigtas. Visas pokalbis — Telegram grupėje.