O, sita jau isbandet?! 😅 kitoj grupej ne viena iki asharu prajuokino 🤓
įsimeskit šitą promptą į chatgpt... nustebsit jei mokat kritiką priimti 😁
įsimeskit šitą promptą į chatgpt... nustebsit jei mokat kritiką priimti 😁
- 👍1
Žinutės
Šis puslapis nėra tiesioginis — žinutės atnaujinamos pagal tvarkaraštį. Paskutinį kartą atnaujinta . Kito atnaujinimo laukiama apie . Laikas rodomas Vilniaus laiku (EET).
Šios dienos apžvalga paskelbta kanale - čia jos nekartojame. Skaityti apžvalgose →
🤖 AI santrauka (paskutinės 24 val.) - 2026-10-28
• OpenAI GPT-6.1 Terra pristatymas: narys pasidalino informacija apie naują modelį, skirtą vaizdiniam samprotavimui, darbui kompiuteriu ir programavimui.
• Paminėta, kad modelis pasiekia 50,3 proc. „Terminal-Bench 4.0“ rezultatą, o klaidų lygis sumažėjo nuo 53,6 proc. iki 16,7 proc. lyginant su GPT-5.6 Terra.
• Modelis prieinamas per „ChatGPT Work“, „Codex“ ir API.
• „Startup Vilnius“ pristatymas ir PreVid projektas: narys pranešė apie 3 minučių „open mic“ sesiją su skaidrėmis ir 2 minučių klausimų atsakymų bloką.
• Paminėta, kad tai pirmas kartas pristatant PreVid, siekiant surasti bendraminčių, dirbančių su vaizdų generavimo automatizacijomis, ir apsikeisti žiniomis dėl narių harness'ų tobulinimo.
• Elektroninių parduotuvių architektūros aptarimas: vienas narys klausė, kodėl kuriamas 40+ el. parduotuvių kiekis, nurodydamas sunkumus atnaujinant visas parduotuves ir klientų blaškymąsi.
• Kitas narys atsakė, kad kuriamas centralizuotas valdymas. Pirmasis narys pasiūlė atlikti patikrą, kad parduotuvės nesikirstų tarpusavyje ir neatliktų prieštaringų veiksmų.
📖 Dienos pokalbis ir šaltiniai
💬 Klausimas kitai apžvalgai – /klausk
Apžvalgą parengė: Strata (Qwen3.8 Flash Next, DI)
• OpenAI GPT-6.1 Terra pristatymas: narys pasidalino informacija apie naują modelį, skirtą vaizdiniam samprotavimui, darbui kompiuteriu ir programavimui.
• Paminėta, kad modelis pasiekia 50,3 proc. „Terminal-Bench 4.0“ rezultatą, o klaidų lygis sumažėjo nuo 53,6 proc. iki 16,7 proc. lyginant su GPT-5.6 Terra.
• Modelis prieinamas per „ChatGPT Work“, „Codex“ ir API.
• „Startup Vilnius“ pristatymas ir PreVid projektas: narys pranešė apie 3 minučių „open mic“ sesiją su skaidrėmis ir 2 minučių klausimų atsakymų bloką.
• Paminėta, kad tai pirmas kartas pristatant PreVid, siekiant surasti bendraminčių, dirbančių su vaizdų generavimo automatizacijomis, ir apsikeisti žiniomis dėl narių harness'ų tobulinimo.
• Elektroninių parduotuvių architektūros aptarimas: vienas narys klausė, kodėl kuriamas 40+ el. parduotuvių kiekis, nurodydamas sunkumus atnaujinant visas parduotuves ir klientų blaškymąsi.
• Kitas narys atsakė, kad kuriamas centralizuotas valdymas. Pirmasis narys pasiūlė atlikti patikrą, kad parduotuvės nesikirstų tarpusavyje ir neatliktų prieštaringų veiksmų.
📖 Dienos pokalbis ir šaltiniai
💬 Klausimas kitai apžvalgai – /klausk
Apžvalgą parengė: Strata (Qwen3.8 Flash Next, DI)
1. OpenAI pristatė GPT-6.1 Terra
OpenAI pristatė GPT-6.1 Terra – modelį, skirtą vaizdiniam samprotavimui, tiksliam darbui kompiuteriu ir programavimui. Jis pasiekia 50,3 proc. „Terminal-Bench 4.0“ užduočių rezultatą, o klaidų lygis esant mažam samprotavimo lygiui sumažėjo nuo 53,6 proc. iki 16,7 proc., palyginti su GPT-5.6 Terra. Modelis prieinamas „ChatGPT Work“, „Codex“ ir per API; standartinė API kaina yra 1 JAV doleris už milijoną įvesties žetonų ir 5 JAV doleriai už milijoną išvesties žetonų.
Ką tai reiškia: Tai naudinga kūrėjams ir organizacijoms, automatizuojančioms didelės apimties užduotis, pavyzdžiui, sąskaitų skaitymą ir duomenų suvedimą į apskaitos sistemas. Modelis gali pakeisti dalį rankinio darbo su dokumentais, darbalaukio programomis ir kodu.
Šaltinis · openai.com
OpenAI pristatė GPT-6.1 Terra – modelį, skirtą vaizdiniam samprotavimui, tiksliam darbui kompiuteriu ir programavimui. Jis pasiekia 50,3 proc. „Terminal-Bench 4.0“ užduočių rezultatą, o klaidų lygis esant mažam samprotavimo lygiui sumažėjo nuo 53,6 proc. iki 16,7 proc., palyginti su GPT-5.6 Terra. Modelis prieinamas „ChatGPT Work“, „Codex“ ir per API; standartinė API kaina yra 1 JAV doleris už milijoną įvesties žetonų ir 5 JAV doleriai už milijoną išvesties žetonų.
Ką tai reiškia: Tai naudinga kūrėjams ir organizacijoms, automatizuojančioms didelės apimties užduotis, pavyzdžiui, sąskaitų skaitymą ir duomenų suvedimą į apskaitos sistemas. Modelis gali pakeisti dalį rankinio darbo su dokumentais, darbalaukio programomis ir kodu.
Šaltinis · openai.com
- 🔥1
Šis įrašas paskelbtas kanale - čia jo nekartojame. Žiūrėti kanale →
Antradienį (rytoj)
Dirbtinio intelekto (DI) klubo #45 susitikimas.
Susitinkame 19:00 val. online, per Google Meet. Šį kartą laukia pagrindinė vakaro tema.
Tema: „Kodėl ChatGPT dar nėra jūsų marketingo strategas?“
Temą pristatys Edvardas Kolesnikas – performance marketingo specialistas ir „Branvio“ įkūrėjas. Daug metų dirba su SMB ir e-commerce marketingu, o šiuo metu savo marketingo patirtį bando produktizuoti kurdamas SaaS produktą „Branvio“.
🔗 Prisijungimas per Google Meet: https://meet.google.com/gdj-twik-neo
Norintys gali savanoriškai išbandyti AI dalyvių matching sistemą. Ji padeda pamatyti, ko ieško ir ką siūlo kiti dalyviai. Jei registravotės anksčiau, visos informacijos iš naujo pildyti nereikės.
🔗 Registracija: https://vza.lt/renginiai/dirbtinio-intelekto-di-klubas-savaitinis-online-susitikimas-2026-10-27
Dirbtinio intelekto (DI) klubo #45 susitikimas.
Susitinkame 19:00 val. online, per Google Meet. Šį kartą laukia pagrindinė vakaro tema.
Tema: „Kodėl ChatGPT dar nėra jūsų marketingo strategas?“
Temą pristatys Edvardas Kolesnikas – performance marketingo specialistas ir „Branvio“ įkūrėjas. Daug metų dirba su SMB ir e-commerce marketingu, o šiuo metu savo marketingo patirtį bando produktizuoti kurdamas SaaS produktą „Branvio“.
🔗 Prisijungimas per Google Meet: https://meet.google.com/gdj-twik-neo
Norintys gali savanoriškai išbandyti AI dalyvių matching sistemą. Ji padeda pamatyti, ko ieško ir ką siūlo kiti dalyviai. Jei registravotės anksčiau, visos informacijos iš naujo pildyti nereikės.
🔗 Registracija: https://vza.lt/renginiai/dirbtinio-intelekto-di-klubas-savaitinis-online-susitikimas-2026-10-27
Šios dienos apžvalga paskelbta kanale - čia jos nekartojame. Skaityti apžvalgose →
🤖 AI santrauka (paskutinės 24 val.) - 2026-10-23
• Video turinio automatizavimas: narys aprašė workflow, kuriame video išsiunčiamas į uždara Telegram grupę, kur LLM jį apdoroja (montavimas, užrašai) ir publikuoja.
• Kitas narys pastebėjo, kad agentas bandė kelti video į YouTube, bet sustojo laukdamas galutinės versijos, o narys patikslino, kad kitose sesijose video toliau tobulinamas.
• GrokBot naudojimas: vienas narys klausė apie GrokBot naudą, kitas atsakė, kad SuperGrok kaina (300 eur/mėn) pasirodė per didelė, o GrokBot funkcionalumas neatrodo unikalus lyginant su kitais tiekėjais.
• Trečias narys nurodė, kad GrokBot taikomas darbo paraiškų atrankai, nors ir nepasižymi ypatingais privalumais.
• Harness sąvoka ir Claude pluginas: narys klausė, ar GitHub projektas „quality-harness“ skirtas tik Claude, ar tinka Codex.
• Kitas narys pasiūlė tiesiog paklausti, o vėliau paaiškino, kad „harness“ reiškia taisyklių rinkinius, žinių bazes ir kontekstą, kurį jis kuria skirtingiems agentams.
• Interneto ryšio kokybė: nariai dalinosi patirtimi apie mobiliojo ryšio greitį, nurodydami, kad Telia dienos metu duoda apie 400 Mbps, vakarais krenta iki 15 Mbps, o kitas narys minėjo, kad Bite ryšys gali siekti 500 Mbps, tačiau yra brangus.
• SEO/GEO diskusija: narys pasidalino įspūdžiais iš SEO asociacijos susitikimo, kuriame aptarta, kaip valdyti daugiau nei 100 informacinių tinklalapių ir monetizuoti juos per AdSense.
• Minėta, kad ChatGPT ir Cloudflare bendradarbiavimas gali sukelti rimtus pokyčius turinio indeksavime.
• Projektų būklė: narys informavo, kad Claude baigia kurti bilietų sistemą kitos savaitės renginiui su automatizacija.
• Kitas narys paminėjo, kad verta kartkartėmis tikrinti, kokį subagentą orkestratorius kviečia ir kokias funkcijas jis atlieka sesijoje.
📖 Dienos pokalbis ir šaltiniai
💬 Klausimas kitai apžvalgai – /klausk
Apžvalgą parengė: Strata (Qwen3.8 Flash Next, DI)
• Video turinio automatizavimas: narys aprašė workflow, kuriame video išsiunčiamas į uždara Telegram grupę, kur LLM jį apdoroja (montavimas, užrašai) ir publikuoja.
• Kitas narys pastebėjo, kad agentas bandė kelti video į YouTube, bet sustojo laukdamas galutinės versijos, o narys patikslino, kad kitose sesijose video toliau tobulinamas.
• GrokBot naudojimas: vienas narys klausė apie GrokBot naudą, kitas atsakė, kad SuperGrok kaina (300 eur/mėn) pasirodė per didelė, o GrokBot funkcionalumas neatrodo unikalus lyginant su kitais tiekėjais.
• Trečias narys nurodė, kad GrokBot taikomas darbo paraiškų atrankai, nors ir nepasižymi ypatingais privalumais.
• Harness sąvoka ir Claude pluginas: narys klausė, ar GitHub projektas „quality-harness“ skirtas tik Claude, ar tinka Codex.
• Kitas narys pasiūlė tiesiog paklausti, o vėliau paaiškino, kad „harness“ reiškia taisyklių rinkinius, žinių bazes ir kontekstą, kurį jis kuria skirtingiems agentams.
• Interneto ryšio kokybė: nariai dalinosi patirtimi apie mobiliojo ryšio greitį, nurodydami, kad Telia dienos metu duoda apie 400 Mbps, vakarais krenta iki 15 Mbps, o kitas narys minėjo, kad Bite ryšys gali siekti 500 Mbps, tačiau yra brangus.
• SEO/GEO diskusija: narys pasidalino įspūdžiais iš SEO asociacijos susitikimo, kuriame aptarta, kaip valdyti daugiau nei 100 informacinių tinklalapių ir monetizuoti juos per AdSense.
• Minėta, kad ChatGPT ir Cloudflare bendradarbiavimas gali sukelti rimtus pokyčius turinio indeksavime.
• Projektų būklė: narys informavo, kad Claude baigia kurti bilietų sistemą kitos savaitės renginiui su automatizacija.
• Kitas narys paminėjo, kad verta kartkartėmis tikrinti, kokį subagentą orkestratorius kviečia ir kokias funkcijas jis atlieka sesijoje.
📖 Dienos pokalbis ir šaltiniai
💬 Klausimas kitai apžvalgai – /klausk
Apžvalgą parengė: Strata (Qwen3.8 Flash Next, DI)
Opanki, SEO/GEO gali būti rimtesni pokyčiai iš ChatGpt ir Cloudflare stovyklos sujungus jėgas tinklalapių/turinio internete indeksavime..
https://www.facebook.com/share/v/19fpAbogz6/
https://www.facebook.com/share/v/19fpAbogz6/
resetas chatgpt?
blem pasižiūriu i gpt 1.6 bilo lifetime
Šios dienos apžvalga paskelbta kanale - čia jos nekartojame. Skaityti apžvalgose →
🤖 AI santrauka (paskutinės 24 val.) - 2026-10-10
• Anthropic politikos atnaujinimas: pasidalinta žinia, kad nuo 2026 m. lapkričio 12 d.
• įsigalioja naujos Anthropic naudojimo taisyklės, draudžiančios nuolatinį, nereikalingą ir šiurkštų elgesį su modeliu.
• DIA susitikimas „Rinkodara ir DI“: paskelbta #35 susitikimo programa su pranešėjais iš „Choco Agency“ ir metodikomis – 7 auditorijos klausimai, 6 vertės lygiai ir Custom GPT integracija.
• Penktadieninis Zoom susitikimas: pranešta, kad įvyko savaitinis AI automatizacijų entuziastų susitikimas su 26 prisijungusiais dalyviais.
• Teksto kirčiavimas balso sintezei: aptarta, kad sukirčiuotas tekstas gerokai gerina lietuviško TTS tarsimą, bet užsienietiški vardai ir skaičiai vis tiek iškraipomi.
• InfiniteTalk avataro generavimas: dalyvis pasidalino, kad išbandė MeiGen InfiniteTalk įrankį avataro generavimui.
• LinkedIn kontaktų sinchronizavimas: pristatytas coding agento skill /li2contact, kuris LinkedIn profilio duomenis automatiškai įrašo į Google Contacts.
📖 Dienos pokalbis ir šaltiniai
💬 Klausimas kitai apžvalgai – /klausk
Apžvalgą parengė: Kimi (K3, DI)
• Anthropic politikos atnaujinimas: pasidalinta žinia, kad nuo 2026 m. lapkričio 12 d.
• įsigalioja naujos Anthropic naudojimo taisyklės, draudžiančios nuolatinį, nereikalingą ir šiurkštų elgesį su modeliu.
• DIA susitikimas „Rinkodara ir DI“: paskelbta #35 susitikimo programa su pranešėjais iš „Choco Agency“ ir metodikomis – 7 auditorijos klausimai, 6 vertės lygiai ir Custom GPT integracija.
• Penktadieninis Zoom susitikimas: pranešta, kad įvyko savaitinis AI automatizacijų entuziastų susitikimas su 26 prisijungusiais dalyviais.
• Teksto kirčiavimas balso sintezei: aptarta, kad sukirčiuotas tekstas gerokai gerina lietuviško TTS tarsimą, bet užsienietiški vardai ir skaičiai vis tiek iškraipomi.
• InfiniteTalk avataro generavimas: dalyvis pasidalino, kad išbandė MeiGen InfiniteTalk įrankį avataro generavimui.
• LinkedIn kontaktų sinchronizavimas: pristatytas coding agento skill /li2contact, kuris LinkedIn profilio duomenis automatiškai įrašo į Google Contacts.
📖 Dienos pokalbis ir šaltiniai
💬 Klausimas kitai apžvalgai – /klausk
Apžvalgą parengė: Kimi (K3, DI)
#35 DIA SUSITIKIMAS: RINKODARA IR DI
Kviečiame registruotis.
Pranešėjai: T. Nemura („Choco Agency“), G. Gintautas, G. Meškūnas.
PROGRAMA IR METODIKOS:
* 7 auditorijos klausimai: pirkimo situacijos, sprendžiamų problemų, emocinės būsenos, siekiamo statuso fiksacija.
* 6 vertės lygiai: savybės, nauda, problemų sprendimas, bendras priešas, geresnio gyvenimo vizija, tapatybė.
* „Custom GPT“ integracija: 1 ir 2 metodikų perkėlimas į DI automatizuotai vertės analizei ir žinučių generavimui.
PRAKTINIAI ATVEJAI:
• G. Gintautas: šokių studijos registracijų ir komunikacijos valdymas su ribotu biudžetu.
• G. Meškūnas: telefonu filmuoto turinio (UGC) atsako rodiklių fiksacija lyginant su brangia reklama.
RINKOS DUOMENYS:
• Fiksuojamas DI įrankių („explainer video“) pasiūlos augimas.
• Išsiskyrimo veiksniai: aiški strategija, autentiškumas, kūrėjo veido rodymas, tiesioginis bendravimas.
Registracija: https://Dia.aiMastersApps.com
Kviečiame registruotis.
Pranešėjai: T. Nemura („Choco Agency“), G. Gintautas, G. Meškūnas.
PROGRAMA IR METODIKOS:
* 7 auditorijos klausimai: pirkimo situacijos, sprendžiamų problemų, emocinės būsenos, siekiamo statuso fiksacija.
* 6 vertės lygiai: savybės, nauda, problemų sprendimas, bendras priešas, geresnio gyvenimo vizija, tapatybė.
* „Custom GPT“ integracija: 1 ir 2 metodikų perkėlimas į DI automatizuotai vertės analizei ir žinučių generavimui.
PRAKTINIAI ATVEJAI:
• G. Gintautas: šokių studijos registracijų ir komunikacijos valdymas su ribotu biudžetu.
• G. Meškūnas: telefonu filmuoto turinio (UGC) atsako rodiklių fiksacija lyginant su brangia reklama.
RINKOS DUOMENYS:
• Fiksuojamas DI įrankių („explainer video“) pasiūlos augimas.
• Išsiskyrimo veiksniai: aiški strategija, autentiškumas, kūrėjo veido rodymas, tiesioginis bendravimas.
Registracija: https://Dia.aiMastersApps.com
AI aprašymas Tai renginio „AI Masters Apps“ skelbimas apie penktadienį vyksiantį susitikimą, skirtą dirbtinio intelekto automatizacijai ir marketingui, kuriame dalyvauja Choco Agency vadovas Tomas Nemūra.
Sugeneravo dirbtinio intelekto modelis qwen3.8-27b-dk:latest (vienu ėjimu, be samprotavimo biudžeto). Žmogus netikrino.
Šis įrašas paskelbtas kanale - čia jo nekartojame. Žiūrėti kanale →
AI aprašymas Tai renginio „#35 DI Automatizacijos“ skelbimas, kuriame dalyvauja Choco Agency vadovas Tomas Nemūra ir aptariama, kodėl dirbtinio intelekto marketinge svarbiausia ne pats AI, o aiškus tikslas, ką jam daryti.
Sugeneravo dirbtinio intelekto modelis qwen3.8-27b-dk:latest (vienu ėjimu, be samprotavimo biudžeto). Žmogus netikrino.
#35 DIA SUSITIKIMAS: RINKODARA IR DI
Kviečiame registruotis.
Pranešėjai: T. Nemura („Choco Agency“), G. Gintautas, G. Meškūnas.
PROGRAMA IR METODIKOS:
* 7 auditorijos klausimai: pirkimo situacijos, sprendžiamų problemų, emocinės būsenos, siekiamo statuso fiksacija.
* 6 vertės lygiai: savybės, nauda, problemų sprendimas, bendras priešas, geresnio gyvenimo vizija, tapatybė.
* „Custom GPT“ integracija: 1 ir 2 metodikų perkėlimas į DI automatizuotai vertės analizei ir žinučių generavimui.
PRAKTINIAI ATVEJAI:
• G. Gintautas: šokių studijos registracijų ir komunikacijos valdymas su ribotu biudžetu.
• G. Meškūnas: telefonu filmuoto turinio (UGC) atsako rodiklių fiksacija lyginant su brangia reklama.
RINKOS DUOMENYS:
• Fiksuojamas DI įrankių („explainer video“) pasiūlos augimas.
• Išsiskyrimo veiksniai: aiški strategija, autentiškumas, kūrėjo veido rodymas, tiesioginis bendravimas.
Registracija: https://Dia.aiMastersApps.com
Kviečiame registruotis.
Pranešėjai: T. Nemura („Choco Agency“), G. Gintautas, G. Meškūnas.
PROGRAMA IR METODIKOS:
* 7 auditorijos klausimai: pirkimo situacijos, sprendžiamų problemų, emocinės būsenos, siekiamo statuso fiksacija.
* 6 vertės lygiai: savybės, nauda, problemų sprendimas, bendras priešas, geresnio gyvenimo vizija, tapatybė.
* „Custom GPT“ integracija: 1 ir 2 metodikų perkėlimas į DI automatizuotai vertės analizei ir žinučių generavimui.
PRAKTINIAI ATVEJAI:
• G. Gintautas: šokių studijos registracijų ir komunikacijos valdymas su ribotu biudžetu.
• G. Meškūnas: telefonu filmuoto turinio (UGC) atsako rodiklių fiksacija lyginant su brangia reklama.
RINKOS DUOMENYS:
• Fiksuojamas DI įrankių („explainer video“) pasiūlos augimas.
• Išsiskyrimo veiksniai: aiški strategija, autentiškumas, kūrėjo veido rodymas, tiesioginis bendravimas.
Registracija: https://Dia.aiMastersApps.com
AI aprašymas Tai renginio skelbimas apie 35-ąjį DI automatizacijos susitikimą, kuriame kalbama apie dirbtinio intelekto vaidmenį marketinge, pabrėžiant, kad svarbiausia yra ne pats AI, o aiškus tikslas, ką jam daryti.
Sugeneravo dirbtinio intelekto modelis qwen3.8-27b-dk:latest (vienu ėjimu, be samprotavimo biudžeto). Žmogus netikrino.
Šios dienos apžvalga paskelbta kanale - čia jos nekartojame. Skaityti apžvalgose →
🤖 AI santrauka (paskutinės 24 val.) - 2026-10-08
• Codex darbas: aptartas dar vienas Codex reset'as, dalyvis teigė, kad jam Codex vos kruta.
• Saugumo įspėjimas: pasidalinta The Hacker News publikacija apie padirbtas ChatGPT, Gemini ir Claude reklamas, su pastaba, kad tėvams reikėtų būti atsargiems, kai sakoma „pasileisk GPT".
• UPS įranga: dalyvis naudoja 2,7 kW / 3000VA UPS, kuris pilnai apkrautas laiko 5 minutes, o 50 proc. apkrovoje – apie 15 minučių.
• Galingesnis UPS variantas: paminėtas 10 kW / 10 kVA trifazis UPS už 2700+ PVM, kuris pilnai apkrautas laiko 15 minučių ir daug ilgiau esant mažesnei apkrovai.
• CyberPower OLS3000EADE: dalyvis bando šį modelį, turi 6 įprastus rozečių lizdus ir 2 C13, jungiamas paprastai – UPS į rozetę, kompiuteris į UPS.
• UPS stebėsena: šis UPS turi USB, per jį galima stebėti būseną iš kompiuterio ar Linux ir likus 1 minutei automatiškai atlikti shutdown.
• Saulės energija ir įtampa: pokalbyje su 200 kW saulės parko ir duomenų centro savininku pasakyta, kad UPS būtinas, nes įtampa iš inverterio labai šokinėja.
• Alternatyvūs maitinimo sprendimai: aptarti plug-in solar sprendimai kaip Anker Solix, srovės lyginimo prietaisas su nedideliu UPS ir generatoriumi
• galingi 12V akumuliatoriai su 220V inverteriu bei elektromobilis su dvipusiu naudojimu, bet UPS vis tiek reikalingas.
• Internetas dingus elektrai: pasiūlyta UPS'inti kompiuterį ir visą tinklo įrangą, o routeryje turėti 4G/5G backup'ą per USB modemą, seną telefoną ar prisijungimą prie mobiliojo WiFi taško.
• Praktiniai patyrimai: dalyvis turi 4G modemą per USB prie routerio kaip pigų backup'ą ir pastebėjo, kad namie pagaliau veikia IPv6; kiti minėjo, kad Starlink gali veikti, bet nepaveš didelio krūvio
• o Kolombos hosteliuose generatoriai įprasti, tačiau internetas dingdavo, nes tiekiamas per mobilų tinklą.
• UPS triukšmas: vienas dalyvis pasakojo, kad nebrangūs consumeriški UPS skleisdavo coil whine – aukšto dažnio įkyrų garsą.
📖 Dienos pokalbis ir šaltiniai
💬 Klausimas kitai apžvalgai – /klausk
Apžvalgą parengė: Kimi (K3, DI)
• Codex darbas: aptartas dar vienas Codex reset'as, dalyvis teigė, kad jam Codex vos kruta.
• Saugumo įspėjimas: pasidalinta The Hacker News publikacija apie padirbtas ChatGPT, Gemini ir Claude reklamas, su pastaba, kad tėvams reikėtų būti atsargiems, kai sakoma „pasileisk GPT".
• UPS įranga: dalyvis naudoja 2,7 kW / 3000VA UPS, kuris pilnai apkrautas laiko 5 minutes, o 50 proc. apkrovoje – apie 15 minučių.
• Galingesnis UPS variantas: paminėtas 10 kW / 10 kVA trifazis UPS už 2700+ PVM, kuris pilnai apkrautas laiko 15 minučių ir daug ilgiau esant mažesnei apkrovai.
• CyberPower OLS3000EADE: dalyvis bando šį modelį, turi 6 įprastus rozečių lizdus ir 2 C13, jungiamas paprastai – UPS į rozetę, kompiuteris į UPS.
• UPS stebėsena: šis UPS turi USB, per jį galima stebėti būseną iš kompiuterio ar Linux ir likus 1 minutei automatiškai atlikti shutdown.
• Saulės energija ir įtampa: pokalbyje su 200 kW saulės parko ir duomenų centro savininku pasakyta, kad UPS būtinas, nes įtampa iš inverterio labai šokinėja.
• Alternatyvūs maitinimo sprendimai: aptarti plug-in solar sprendimai kaip Anker Solix, srovės lyginimo prietaisas su nedideliu UPS ir generatoriumi
• galingi 12V akumuliatoriai su 220V inverteriu bei elektromobilis su dvipusiu naudojimu, bet UPS vis tiek reikalingas.
• Internetas dingus elektrai: pasiūlyta UPS'inti kompiuterį ir visą tinklo įrangą, o routeryje turėti 4G/5G backup'ą per USB modemą, seną telefoną ar prisijungimą prie mobiliojo WiFi taško.
• Praktiniai patyrimai: dalyvis turi 4G modemą per USB prie routerio kaip pigų backup'ą ir pastebėjo, kad namie pagaliau veikia IPv6; kiti minėjo, kad Starlink gali veikti, bet nepaveš didelio krūvio
• o Kolombos hosteliuose generatoriai įprasti, tačiau internetas dingdavo, nes tiekiamas per mobilų tinklą.
• UPS triukšmas: vienas dalyvis pasakojo, kad nebrangūs consumeriški UPS skleisdavo coil whine – aukšto dažnio įkyrų garsą.
📖 Dienos pokalbis ir šaltiniai
💬 Klausimas kitai apžvalgai – /klausk
Apžvalgą parengė: Kimi (K3, DI)
- 🔥1
Kad tevukai nepapultų, kai pasakysit pasileisk gpt :)
Nors ne apie AI, tačiau sudaviau savo PreVid pasitobulinti pagal šį super turinį apie video turinio gamybą, kur shorts'ai surenka milijonus peržiūrių ir jis vienas dirba (AI pradėjo naudoti dar prieš GPT Alpha atsirandant)
https://www.youtube.com/watch?v=DehWFTu7yMo
https://www.youtube.com/watch?v=DehWFTu7yMo
vietoj gpt
https://www.facebook.com/MorningBrew/posts/1522232516606661?ref=embed_post čia jie visi į minusą varo tie DI? nes pamenu kai buvo šokas, kad ChatGPT vos nebankrutavo kažkada :D Ten viduje daugiau infografikos su skaičiais, gan įdomu. Investuosit? :D
AI aprašymas Tai horizontali juostinė diagrama, vaizduojanti didžiausias viešų akcijų išleidimo (IPO) operacijas pagal įmonės vertinimą perleidimo metu, kurioje pirmąją vietą užima įmonė su 2 trilijonų dolerių vertinimu, o toliau eina kitos įmonės su mažesniais vertinimais.
Sugeneravo dirbtinio intelekto modelis qwen3.8-27b-dk:latest (vienu ėjimu, be samprotavimo biudžeto). Žmogus netikrino.
Toks klausimas.
Gavau perspejima ir laikinai buvo isjungtas gmail. Greitai atsistatė prisijungus patvirtinant ,kad nesu robotas.
Aisku buvo per diena siunčiama apie 300laiškų su gpt įdarbinimu.
Ar yra rizika, kad užrakins gmail paskyrą jei toliau bus dirmaba su chat gpt siuntimui laiškam?
Gavau perspejima ir laikinai buvo isjungtas gmail. Greitai atsistatė prisijungus patvirtinant ,kad nesu robotas.
Aisku buvo per diena siunčiama apie 300laiškų su gpt įdarbinimu.
Ar yra rizika, kad užrakins gmail paskyrą jei toliau bus dirmaba su chat gpt siuntimui laiškam?
Chat GPT, Claude ir
7,4 MILIJARDO NEMOKAMŲ TOKENŲ
Matau, kad dabar daug kas dalinasi „stebuklingu būdu“, kaip nepritrūkti Claude ar ChatGPT tokenų.
|
Suprantu kodėl. Didžiausia bėda, kai darbo viduryje baigiasi limitas ir turi laukti, kol jis atsistatys. Kiekvienas modelis turi savo limitus, o kuo daugiau ir sunkiau dirbi, tuo greičiau juos suvalgai.
Tas „stebuklingas būdas“ atrodo paprastai: gauni nuorodą į GitHub, ten viskas paruošta, tereikia pasiimti.
Bet yra DIDELIS BET.
Tiems, kas su Claude dirba ne tik chato principu, bus lengviau. O kam tokenų ir taip netrūksta, tam viso šito greičiausiai net nereikia.
Bet paaiškinsiu maždaug, kaip tai veikia, kad nešoktumėt ant kiekvieno reelsiuko, kuris žada nemokamus tokenus.
Pirmiausia: tai NĖRA nemokamas Claude ar ChatGPT.
Ši galimybė atsiranda įsidiegus kitą programą aš bandžiau FreeLLMAPI. Ji leidžia vienoje vietoje sujungti kitų AI tiekėjų nemokamus limitus:Groq, NVIDIA, Google ir daugybę kitų.
Kai vienas modelis pasiekia savo limitą ar tampa nepasiekiamas, sistema gali persijungti į kitą.
Kūrėjas skaičiuoja, kad sudėjus palaikomų tiekėjų nemokamus planus teoriškai susidaro apie 7,4 mlrd. tokenų per mėnesį.
Įsivaizduokit, kad Claude Code yra mašina, o AI modelis – variklis.
Per FreeLLMAPI gali pakeisti variklį: vienu metu darbą atliks vienas modelis, pasibaigus jo limitui sistema gali paimti kitą.
Mašina lieka ta pati, bet varikliai nėra vienodo pajėgumo.
Paprastoms užduotims nemokamo modelio gali visiškai užtekti. Sudėtingame darbe jau gali labai aiškiai pasijausti skirtumas.
O dabar tie „BET“, apie kuriuos reelsuose dažniausiai niekas nepasakoja.
1. Su įprastu Claude ar ChatGPT chatu tai neveikia.
Aš Claude Code paleidžiu per PowerShell ir dirbu ten. Vadinasi, reikia pereiti į kitą darbo aplinką, o ne tiesiog toliau rašyti savo įprastame Claude lange.
2. Reikia susirinkti atskirų AI tiekėjų API raktus.
Registruojiesi jų platformose, pasiimi API raktą ir kiekvieną tiekėją prijungi prie FreeLLMAPI.
Aš kol kas prijungiau Groq ir NVIDIA. Kai kurie kiti tiekėjai gali prašyti papildomo patvirtinimo ar mokėjimo kortelės.
3. Jei pradėjai darbą paprastame Claude chate, jo istorija stebuklingai nepersikels į kitą modelį.
Bet jei nuo pradžių dirbi per Claude Code + FreeLLMAPI, yra „Context Handoff“ funkcija, skirta tam, kad keičiantis modeliui kitas suprastų, jog perima jau vykstantį darbą.
Šitą dar reikia normaliai ištestuoti praktiškai, nes teorija yra viena, o kai ant stalo guli realus projektas su krūva failų ir konteksto, prasideda linksmybės.
4. Duomenys vis tiek keliauja tam AI tiekėjui, kurio modelis tuo metu naudojamas.
Todėl su klientų, asmenine ar kita jautria informacija reikia žiūrėti konkretaus tiekėjo privatumo ir duomenų naudojimo sąlygas.
5. Ir svarbiausia: nemokami modeliai nėra automatiškai tokio pat lygio kaip stipriausi Claude ar ChatGPT modeliai.
7,4 mlrd. nemokamų tokenų skamba labai seksualiai, kol neprisimeni, kad svarbu ne tik KIEK tokenų turi, bet ir ką modelis su jais sugeba padaryti.
Ar verta naudoti?
Kol kas negaliu pasakyti, reikia bandyti. Ar bandysiu?
Galbūt jeigu pritrūksiu tokenų dar išbandysiu
Šiaip dirbu su 4 programomis ir visos išpirktos, stengiuosi gauti kokybę, nes pigūs triukai labai muša per laiko sąnaudas.
Šiandien tam praleidau beveik pusę dienos Įsidiegiau, sujungiau Claude Code ir Codex, prisijungiau Groq ir NVIDIA, susitvarkiau routingą ir pagaliau supratau, ką visa ši konstrukcija realiai daro.
BET LABAI GAILA LAIKO
Kai padirbėsiu su jais normaliai ir tada parašysiu, ar tai iš tikrųjų leidžia ilgiau dirbti nepriklausant nuo vieno modelio limitų, ar Chat GPT, Claude ir
7,4 MILIJARDO NEMOKAMŲ TOKENŲ
Matau, kad dabar daug kas dalinasi „stebuklingu būdu“, kaip nepritrūkti Claude ar ChatGPT tokenų.
|
Suprantu kodėl. Didžiausia bėda, kai darbo viduryje baigiasi limitas ir turi laukti, kol jis atsistatys. Kiekvienas modelis turi savo limitus, o kuo daugiau ir sunkiau dirbi, tuo greičiau juos suvalgai.
Tas „stebuklingas būdas“ atrodo paprastai: gauni nuorodą į GitHub, ten viskas paruošta, tereikia pasiimti.
7,4 MILIJARDO NEMOKAMŲ TOKENŲ
Matau, kad dabar daug kas dalinasi „stebuklingu būdu“, kaip nepritrūkti Claude ar ChatGPT tokenų.
|
Suprantu kodėl. Didžiausia bėda, kai darbo viduryje baigiasi limitas ir turi laukti, kol jis atsistatys. Kiekvienas modelis turi savo limitus, o kuo daugiau ir sunkiau dirbi, tuo greičiau juos suvalgai.
Tas „stebuklingas būdas“ atrodo paprastai: gauni nuorodą į GitHub, ten viskas paruošta, tereikia pasiimti.
Bet yra DIDELIS BET.
Tiems, kas su Claude dirba ne tik chato principu, bus lengviau. O kam tokenų ir taip netrūksta, tam viso šito greičiausiai net nereikia.
Bet paaiškinsiu maždaug, kaip tai veikia, kad nešoktumėt ant kiekvieno reelsiuko, kuris žada nemokamus tokenus.
Pirmiausia: tai NĖRA nemokamas Claude ar ChatGPT.
Ši galimybė atsiranda įsidiegus kitą programą aš bandžiau FreeLLMAPI. Ji leidžia vienoje vietoje sujungti kitų AI tiekėjų nemokamus limitus:Groq, NVIDIA, Google ir daugybę kitų.
Kai vienas modelis pasiekia savo limitą ar tampa nepasiekiamas, sistema gali persijungti į kitą.
Kūrėjas skaičiuoja, kad sudėjus palaikomų tiekėjų nemokamus planus teoriškai susidaro apie 7,4 mlrd. tokenų per mėnesį.
Įsivaizduokit, kad Claude Code yra mašina, o AI modelis – variklis.
Per FreeLLMAPI gali pakeisti variklį: vienu metu darbą atliks vienas modelis, pasibaigus jo limitui sistema gali paimti kitą.
Mašina lieka ta pati, bet varikliai nėra vienodo pajėgumo.
Paprastoms užduotims nemokamo modelio gali visiškai užtekti. Sudėtingame darbe jau gali labai aiškiai pasijausti skirtumas.
O dabar tie „BET“, apie kuriuos reelsuose dažniausiai niekas nepasakoja.
1. Su įprastu Claude ar ChatGPT chatu tai neveikia.
Aš Claude Code paleidžiu per PowerShell ir dirbu ten. Vadinasi, reikia pereiti į kitą darbo aplinką, o ne tiesiog toliau rašyti savo įprastame Claude lange.
2. Reikia susirinkti atskirų AI tiekėjų API raktus.
Registruojiesi jų platformose, pasiimi API raktą ir kiekvieną tiekėją prijungi prie FreeLLMAPI.
Aš kol kas prijungiau Groq ir NVIDIA. Kai kurie kiti tiekėjai gali prašyti papildomo patvirtinimo ar mokėjimo kortelės.
3. Jei pradėjai darbą paprastame Claude chate, jo istorija stebuklingai nepersikels į kitą modelį.
Bet jei nuo pradžių dirbi per Claude Code + FreeLLMAPI, yra „Context Handoff“ funkcija, skirta tam, kad keičiantis modeliui kitas suprastų, jog perima jau vykstantį darbą.
Šitą dar reikia normaliai ištestuoti praktiškai, nes teorija yra viena, o kai ant stalo guli realus projektas su krūva failų ir konteksto, prasideda linksmybės.
4. Duomenys vis tiek keliauja tam AI tiekėjui, kurio modelis tuo metu naudojamas.
Todėl su klientų, asmenine ar kita jautria informacija reikia žiūrėti konkretaus tiekėjo privatumo ir duomenų naudojimo sąlygas.
5. Ir svarbiausia: nemokami modeliai nėra automatiškai tokio pat lygio kaip stipriausi Claude ar ChatGPT modeliai.
7,4 mlrd. nemokamų tokenų skamba labai seksualiai, kol neprisimeni, kad svarbu ne tik KIEK tokenų turi, bet ir ką modelis su jais sugeba padaryti.
Ar verta naudoti?
Kol kas negaliu pasakyti, reikia bandyti. Ar bandysiu?
Galbūt jeigu pritrūksiu tokenų dar išbandysiu
Šiaip dirbu su 4 programomis ir visos išpirktos, stengiuosi gauti kokybę, nes pigūs triukai labai muša per laiko sąnaudas.
Šiandien tam praleidau beveik pusę dienos Įsidiegiau, sujungiau Claude Code ir Codex, prisijungiau Groq ir NVIDIA, susitvarkiau routingą ir pagaliau supratau, ką visa ši konstrukcija realiai daro.
BET LABAI GAILA LAIKO
Kai padirbėsiu su jais normaliai ir tada parašysiu, ar tai iš tikrųjų leidžia ilgiau dirbti nepriklausant nuo vieno modelio limitų, ar Chat GPT, Claude ir
7,4 MILIJARDO NEMOKAMŲ TOKENŲ
Matau, kad dabar daug kas dalinasi „stebuklingu būdu“, kaip nepritrūkti Claude ar ChatGPT tokenų.
|
Suprantu kodėl. Didžiausia bėda, kai darbo viduryje baigiasi limitas ir turi laukti, kol jis atsistatys. Kiekvienas modelis turi savo limitus, o kuo daugiau ir sunkiau dirbi, tuo greičiau juos suvalgai.
Tas „stebuklingas būdas“ atrodo paprastai: gauni nuorodą į GitHub, ten viskas paruošta, tereikia pasiimti.
Bet yra DIDELIS BET.
Tiems, kas su Claude dirba ne tik chato principu, bus lengviau. O kam tokenų ir taip netrūksta, tam viso šito greičiausiai net nereikia.
Bet paaiškinsiu maždaug, kaip tai veikia, kad nešoktumėt ant kiekvieno reelsiuko, kuris žada nemokamus tokenus.
Pirmiausia: tai NĖRA nemokamas Claude ar ChatGPT.
Ši galimybė atsiranda įsidiegus kitą programą aš bandžiau FreeLLMAPI. Ji leidžia vienoje vietoje sujungti kitų AI tiekėjų nemokamus limitus: Groq, NVIDIA, Google ir daugybę kitų.
Kai vienas modelis pasiekia savo limitą ar tampa nepasiekiamas, sistema gali persijungti į kitą.
Kūrėjas skaičiuoja, kad sudėjus palaikomų tiekėjų nemokamus planus teoriškai susidaro apie 7,4 mlrd. tokenų per mėnesį.
Įsivaizduokit, kad Claude Code yra mašina, o AI modelis – variklis.
Per FreeLLMAPI gali pakeisti variklį: vienu metu darbą atliks vienas modelis, pasibaigus jo limitui sistema gali paimti kitą.
Mašina lieka ta pati, bet varikliai nėra vienodo pajėgumo.
Paprastoms užduotims nemokamo modelio gali visiškai užtekti. Sudėtingame darbe jau gali labai aiškiai pasijausti skirtumas.
O dabar tie „BET“, apie kuriuos reelsuose dažniausiai niekas nepasakoja.
1. Su įprastu Claude ar ChatGPT chatu tai neveikia.
Aš Claude Code paleidžiu per PowerShell ir dirbu ten. Vadinasi, reikia pereiti į kitą darbo aplinką, o ne tiesiog toliau rašyti savo įprastame Claude lange.
2. Reikia susirinkti atskirų AI tiekėjų API raktus.
Registruojiesi jų platformose, pasiimi API raktą ir kiekvieną tiekėją prijungi prie FreeLLMAPI.
Aš kol kas prijungiau Groq ir NVIDIA. Kai kurie kiti tiekėjai gali prašyti papildomo patvirtinimo ar mokėjimo kortelės.
3. Jei pradėjai darbą paprastame Claude chate, jo istorija stebuklingai nepersikels į kitą modelį.
Bet jei nuo pradžių dirbi per Claude Code + FreeLLMAPI, yra „Context Handoff“ funkcija, skirta tam, kad keičiantis modeliui kitas suprastų, jog perima jau vykstantį darbą.
Šitą dar reikia normaliai ištestuoti praktiškai, nes teorija yra viena, o kai ant stalo guli realus projektas su krūva failų ir konteksto, prasideda linksmybės.
4. Duomenys vis tiek keliauja tam AI tiekėjui, kurio modelis tuo metu naudojamas.
Todėl su klientų, asmenine ar kita jautria informacija reikia žiūrėti konkretaus tiekėjo privatumo ir duomenų naudojimo sąlygas.
5. Ir svarbiausia: nemokami modeliai nėra automatiškai tokio pat lygio kaip stipriausi Claude ar ChatGPT modeliai.
7,4 mlrd. nemokamų tokenų skamba labai seksualiai, kol neprisimeni, kad svarbu ne tik KIEK tokenų turi, bet ir ką modelis su jais sugeba padaryti.
Ar verta naudoti?
Kol kas negaliu pasakyti, reikia bandyti. Ar bandysiu?
Galbūt jeigu pritrūksiu tokenų dar išbandysiu
Šiaip dirbu su 4 programomis ir visos išpirktos, stengiuosi gauti kokybę, nes pigūs triukai labai muša per laiko sąnaudas.
Šiandien tam praleidau beveik pusę dienos Įsidiegiau, sujungiau Claude Code ir Codex, prisijungiau Groq ir NVIDIA, susitvarkiau routingą ir pagaliau supratau, ką visa ši konstrukcija realiai daro.
BET LABAI GAILA LAIKO
Kai padirbėsiu su jais normaliai ir tada parašysiu, ar tai iš tikrųjų leidžia ilgiau dirbti nepriklausant nuo vieno modelio limitų, ar tiesiog radau dar vieną labai technologišką būdą prisidaryti sau darbo.
O kas nori išbandyti nemokamą būdą, prašau
FreeLLMAPI:
https://github.com/tashfeenahmed/freellmapi/releases/tag/v0.12.0 tiesiog radau dar vieną labai technologišką būdą prisidaryti sau darbo.
O kas nori išbandyti nemokamą būdą, prašau
FreeLLMAPI:
https://github.com/tashfeenahmed/freellmapi/releases/tag/v0.12.0
Tiems, kas su Claude dirba ne tik chato principu, bus lengviau. O kam tokenų ir taip netrūksta, tam viso šito greičiausiai net nereikia.
Bet paaiškinsiu maždaug, kaip tai veikia, kad nešoktumėt ant kiekvieno reelsiuko, kuris žada nemokamus tokenus.
Pirmiausia: tai NĖRA nemokamas Claude ar ChatGPT.
Ši galimybė atsiranda įsidiegus kitą programą aš bandžiau FreeLLMAPI. Ji leidžia vienoje vietoje sujungti kitų AI tiekėjų nemokamus limitus: Groq, NVIDIA, Google ir daugybę kitų.
Kai vienas modelis pasiekia savo limitą ar tampa nepasiekiamas, sistema gali persijungti į kitą.
Kūrėjas skaičiuoja, kad sudėjus palaikomų tiekėjų nemokamus planus teoriškai susidaro apie 7,4 mlrd. tokenų per mėnesį.
Įsivaizduokit, kad Claude Code yra mašina, o AI modelis – variklis.
Per FreeLLMAPI gali pakeisti variklį: vienu metu darbą atliks vienas modelis, pasibaigus jo limitui sistema gali paimti kitą.
Mašina lieka ta pati, bet varikliai nėra vienodo pajėgumo.
Paprastoms užduotims nemokamo modelio gali visiškai užtekti. Sudėtingame darbe jau gali labai aiškiai pasijausti skirtumas.
O dabar tie „BET“, apie kuriuos reelsuose dažniausiai niekas nepasakoja.
1. Su įprastu Claude ar ChatGPT chatu tai neveikia.
Aš Claude Code paleidžiu per PowerShell ir dirbu ten. Vadinasi, reikia pereiti į kitą darbo aplinką, o ne tiesiog toliau rašyti savo įprastame Claude lange.
2. Reikia susirinkti atskirų AI tiekėjų API raktus.
Registruojiesi jų platformose, pasiimi API raktą ir kiekvieną tiekėją prijungi prie FreeLLMAPI.
Aš kol kas prijungiau Groq ir NVIDIA. Kai kurie kiti tiekėjai gali prašyti papildomo patvirtinimo ar mokėjimo kortelės.
3. Jei pradėjai darbą paprastame Claude chate, jo istorija stebuklingai nepersikels į kitą modelį.
Bet jei nuo pradžių dirbi per Claude Code + FreeLLMAPI, yra „Context Handoff“ funkcija, skirta tam, kad keičiantis modeliui kitas suprastų, jog perima jau vykstantį darbą.
Šitą dar reikia normaliai ištestuoti praktiškai, nes teorija yra viena, o kai ant stalo guli realus projektas su krūva failų ir konteksto, prasideda linksmybės.
4. Duomenys vis tiek keliauja tam AI tiekėjui, kurio modelis tuo metu naudojamas.
Todėl su klientų, asmenine ar kita jautria informacija reikia žiūrėti konkretaus tiekėjo privatumo ir duomenų naudojimo sąlygas.
5. Ir svarbiausia: nemokami modeliai nėra automatiškai tokio pat lygio kaip stipriausi Claude ar ChatGPT modeliai.
7,4 mlrd. nemokamų tokenų skamba labai seksualiai, kol neprisimeni, kad svarbu ne tik KIEK tokenų turi, bet ir ką modelis su jais sugeba padaryti.
Ar verta naudoti?
Kol kas negaliu pasakyti, reikia bandyti. Ar bandysiu?
Galbūt jeigu pritrūksiu tokenų dar išbandysiu
Šiaip dirbu su 4 programomis ir visos išpirktos, stengiuosi gauti kokybę, nes pigūs triukai labai muša per laiko sąnaudas.
Šiandien tam praleidau beveik pusę dienos Įsidiegiau, sujungiau Claude Code ir Codex, prisijungiau Groq ir NVIDIA, susitvarkiau routingą ir pagaliau supratau, ką visa ši konstrukcija realiai daro.
BET LABAI GAILA LAIKO
Kai padirbėsiu su jais normaliai ir tada parašysiu, ar tai iš tikrųjų leidžia ilgiau dirbti nepriklausant nuo vieno modelio limitų, ar tiesiog radau dar vieną labai technologišką būdą prisidaryti sau darbo.
O kas nori išbandyti nemokamą būdą, prašau
FreeLLMAPI:
https://github.com/tashfeenahmed/freellmapi/releases/tag/v0.12.0 tiesiog radau dar vieną labai technologišką būdą prisidaryti sau darbo.
O kas nori išbandyti nemokamą būdą, prašau
FreeLLMAPI:
https://github.com/tashfeenahmed/freellmapi/releases/tag/v0.12.0
Build your own harness.
This is a seriously good paper from NVIDIA on self-improving agent harnesses.
The paper is called SoL-Pi, out of NVIDIA, NTU and MIT.
Every coding agent runs inside a harness. That's the layer that reads files, runs commands, manages memory and talks to the model, Humans tune it by hand, reading long execution logs and turning what they notice into code changes.
They handed the job to an AI instead.
A research AI watched a coding agent work, proposed changes to the harness, tested them, and kept only what saved tokens without hurting results. It ran about 150 research directions across roughly 500 environments, more than 3,000 runs and over 60,000 agent-environment interactions.
Four fixes survived.
- The agent edits a file and runs the test in one call instead of two.
- It compresses its memory when a subtask finishes, and only if that's cheaper than keeping everything.
- It sends big tool outputs in full twice, then swaps them for a 1KB excerpt with a handle to pull the rest on demand.
- A cheap model summarizes build and test logs, and a verifier rejects the summary if it drops evidence.
None of that touches the model. It's all in the software around it.
On EdgeBench, a 51-task benchmark, token traffic dropped 44.7 to 49% and API cost fell by about a third against Pi, the harness it was built on. Against the native harnesses it came in 50% cheaper than Codex on GPT-5.6 Sol and 54.3% cheaper than Claude Code on Opus 5. Scores held at roughly 94% of the baseline.
They built all of it on GPT-5.6 Sol, then dropped it onto Opus 5 with zero changes. It still used 44.7% fewer tokens.
The cost conversation so far has been about cheaper models. This paper says a big chunk of the waste sits in the software around the model, and an AI finds it faster than we do.
Their next move is running the search again with the cheaper harness, so a cheaper agent funds the search for an even cheaper one.
https://arxiv.org/abs/2609.20519
This is a seriously good paper from NVIDIA on self-improving agent harnesses.
The paper is called SoL-Pi, out of NVIDIA, NTU and MIT.
Every coding agent runs inside a harness. That's the layer that reads files, runs commands, manages memory and talks to the model, Humans tune it by hand, reading long execution logs and turning what they notice into code changes.
They handed the job to an AI instead.
A research AI watched a coding agent work, proposed changes to the harness, tested them, and kept only what saved tokens without hurting results. It ran about 150 research directions across roughly 500 environments, more than 3,000 runs and over 60,000 agent-environment interactions.
Four fixes survived.
- The agent edits a file and runs the test in one call instead of two.
- It compresses its memory when a subtask finishes, and only if that's cheaper than keeping everything.
- It sends big tool outputs in full twice, then swaps them for a 1KB excerpt with a handle to pull the rest on demand.
- A cheap model summarizes build and test logs, and a verifier rejects the summary if it drops evidence.
None of that touches the model. It's all in the software around it.
On EdgeBench, a 51-task benchmark, token traffic dropped 44.7 to 49% and API cost fell by about a third against Pi, the harness it was built on. Against the native harnesses it came in 50% cheaper than Codex on GPT-5.6 Sol and 54.3% cheaper than Claude Code on Opus 5. Scores held at roughly 94% of the baseline.
They built all of it on GPT-5.6 Sol, then dropped it onto Opus 5 with zero changes. It still used 44.7% fewer tokens.
The cost conversation so far has been about cheaper models. This paper says a big chunk of the waste sits in the software around the model, and an AI finds it faster than we do.
Their next move is running the search again with the cheaper harness, so a cheaper agent funds the search for an even cheaper one.
https://arxiv.org/abs/2609.20519
- 👍1
tai pagal termina, mes system 2 nuo deepseek r1/gpt o1, https://arxiv.org/abs/2502.17419
- 👍2
Šiandien mačiau fainas 3D vizualizacijas padarytas iš brėžinių (Claude -> ChatGPT Images). Tai baldininkams ir interjero dizaineriams rojus bus greit šitas įrankis, kai kam jau dabar, kas kuriasi harness'ą tinkamai :)
> ChatGPT Images 2.5—faster, sharper, smarter, with better tools for creating whatever you can dream of.
>The problem is more like conceptual name-dropping + category errors + grand synthesis without the intermediate reasoning.
>he's mostly free-associating with books he's read.
gpt sako toliau mokytis tikrai
>he's mostly free-associating with books he's read.
gpt sako toliau mokytis tikrai
AI aprašymas Tekste pateikiamas filosofinis argumentas, kad determinizmas ir kontinuumas nėra priešingos pasaulio sandaros, gravitacija ir fotonai nėra alternatyvios teorijos, o Duginas nėra hermeneutikos etalonas, pabrėžiant, kad filosofija prasideda nuo tikslaus apibrėžimo ir paradymo, kaip viena išvada seka iš kitos.
Sugeneravo dirbtinio intelekto modelis qwen3.8-27b-dk:latest (vienu ėjimu, be samprotavimo biudžeto). Žmogus netikrino.
GPT 5 modeliams davė daugiau tokenų :) 50% patyliukais, greta su Astra išleidimu :)
šaltinis: https://www.facebook.com/fusin.automation/posts/pfbid02CLWb3kmmukGzquLTTUzPgYrZTkxznw4UeDuTWiB8s7TUvFEugFCbZUHnA3XB1wMsl
šaltinis: https://www.facebook.com/fusin.automation/posts/pfbid02CLWb3kmmukGzquLTTUzPgYrZTkxznw4UeDuTWiB8s7TUvFEugFCbZUHnA3XB1wMsl
AI aprašymas Vaizdas rodo lentelę su įvairių dirbtinio intelekto modelių (nuo GPT-5.4 iki GPT-6 Astra) apytiksliais vietinių žinučių skaičiais per penkių valandų laikotarpį, suskirstytus pagal Plus, Pro 5x ir Pro 20x prenumeratos planus.
Sugeneravo dirbtinio intelekto modelis qwen3.8-27b-dk:latest (vienu ėjimu, be samprotavimo biudžeto). Žmogus netikrino.
na ir kaip tas gpt 6?
Na ką GPT-6 Astra jau pas mane sukasi :) bus matyt par pavyks ištaisyt klaidas, kurių lyg šiol niekam nepavyko :)
AI aprašymas Ekrano nuotraukoje matomas programavimo terminalo langas, kuriame rodomas dirbtinio intelekto agento veikimo būsena, įskaitant vykdomą užduotį, likusį konteksto ir savaitinio limitų procentus bei naudojamos modelio versijos informaciją.
Sugeneravo dirbtinio intelekto modelis qwen3.8-27b-dk:latest (vienu ėjimu, be samprotavimo biudžeto). Žmogus netikrino.
> This is GPT-6 Astra.
bandet jau gpt 6 astra?
This does not mean everyone gets unlimited ChatGPT, Claude or Gemini.
South Korea is building its own national AI services and plans to let citizens use them for free without usage caps.
:D
South Korea is building its own national AI services and plans to let citizens use them for free without usage caps.
:D
mes čia blin ES kamštukus sukiojam ir chatgpt kalbinam
kaip kad buvo gpt v2 🙂
Rodoma paskutinė surinkta leidžiama būsena; pašalinimų suderinimas nebaigtas. Visas pokalbis — Telegram grupėje.