AI Mastermind LTPrisijungti prie grupės

Žinutės

Filtrastaikomas

Šis puslapis nėra tiesioginis — žinutės atnaujinamos pagal tvarkaraštį. Paskutinį kartą atnaujinta . Kito atnaujinimo laukiama apie . Laikas rodomas Vilniaus laiku (EET).

Darius@Kiaulakis.lt #AiOpsCatalyst
Atsakymas į ištrintą žinutę
Tada dėl antradienių su Deividu, o dėl penktadienių su @… Čia sakyčiau labiau penktadieninių tema, nes kas toliau nuėję su harness'o reikalais.
Mindaugas Žvirblis
https://arxiv.org/abs/2609.01437

HarnessDev: Can LLMs Create and Evolve Their Own Agent Harness?

As agents move from research prototypes to deployed tools, their capability increasingly depends on model-external execution infrastructure, commonly termed the agent harness. Changing this harness while holding model weights fixed can substantially alter task performance. Current agent evaluations typically report downstream performance under a chosen harness, leaving a model's ability to develop the harness itself comparatively underexplored. We introduce HarnessDev, a benchmark that shifts the unit of evaluation from task outputs to runnable infrastructure. HarnessDev covers two stages. In Creation, the agent starts from a minimal seed and a small number of cases, then builds a complete execution system. In Evolution, it starts from its own created harness and iteratively revises it using downstream execution feedback, with the goal of improving benchmark performance. We then evaluate each constructed harness on capability (task success on held-out benchmarks) and efficiency (execut

arXiv.orgPerskaityta

Darius@Kiaulakis.lt #AiOpsCatalystClaude
Ow, kas čia Claude Claudflare error?
Žinutės vaizdas
https://arxiv.org/abs/2608.03893

Cross-Model KV Cache Transfer in LLM Families: A Closed-Form Linear Mapping for Prefill Reuse

Production deployments often swap between different-sized models in a family for cost-quality cascading, mid-conversation switching, and routing, and each swap forces the receiver to repay the prefill from scratch. We propose cross-model KV cache transfer, where the receiver reuses the source's KV cache, skipping prefill. We find that cross-model KV has substantial linear structure across matched-KV pairs, where source and target share KV head count and per-head dimension. On Qwen3 14B- 32B, one source layer explains 56% of variance in the target's keys and 32% in values, rising to 79% and 65% with multiple source layers. Building on this, we design a closed-form ridge mapper that operates per head and proceeds in three steps. First, for each target layer we select the top-k most predictive source layers and concatenate their KV as input. Second, we strip RoPE from the keys before mapping, so the fit is position-free and reusable across context lengths. Third, we fit ridge regression o

arXiv.orgPerskaityta

Darius@Kiaulakis.lt #AiOpsCatalyst
Prašau kai dalinatės nuorodom palikit komentarui bent sakinį kontekstui, nes čia esančių lygis labai skirasi plius LLM"ai ims iš tinklalaip, kurie fetch nors turėtų paimti, bet vėlgi žmogaus mintis apie ką nuoroda ar failas. Kas patraukė ar kodėl dėmesį..
as tai ziuriu paprastai, neidomu/nesuprantu - skip 🙂
  • ❤1
Automatizacija / integracijos
Smalsu kas naudojat @ komandą CLI; rodo pasirinkimus ir smalsu kokios geriausios praktikos ir gal net automatizacijos.

Net keista, kad tik dabar pamačiau, ko dar yra cli "nematomo"? :D
m vid
@ kur failus pasirinki, ir meta į konteksta? labai naudingas
  • ❤1
m vidAutomatizacija / integracijosProgramavimas / agentai
implementacijos detale, bet yra toks daiktas kaip "synthetic prompt", tekstas kuri duodi agentui, bet nerodai vartotojui, tai pvz vietoj !cat skills/common_fix.md ir matyti kaip visas tekstas atspausdintas, gali @….md , ir įrankis duos pagal implementacija paslepta prompta su tuo failo turinių, lyg agent.md automatiškai įmestu

o faila pasirinkti tai nors opencode rodo fff/fzf menių
Žinutės vaizdas
Žinutės vaizdas
Paieška / SEO
taip su @ ir subagentus gali šaukt specifinius, ar mcp šaukt, ar skilla šaukt, šiaip paieškos meniu su labai daug macro galimybių
AImastermind.lt

Šis įrašas paskelbtas kanale - čia jo nekartojame. Žiūrėti kanale →

Get Your Tickets | Startup Fair in Vilnius

Secure your spot at Startup Fair – the Baltics’ top startup event. Choose your ticket and join investors, founders, and innovators in Vilnius!

Startup FairPerskaityta

Programavimas / agentai
Panašu teks keisti hostingo tiekėją grupės tinklalapiui :) TIkiuosi, kad tik kode netikslumai ir dėl to agentai nepatenka į duombazę.
Žinutės vaizdas
Darius@Kiaulakis.lt #AiOpsCatalyst
GLM per ten leido leist, tai ir turiu; bet bėda, kad langas nesididina ir scroll pradėjo nebeveikt. :D Gal buvo atnaujinime klaida, tai bus ir išspręsta, bet kad langas labai riboto dydžio mane belenkaip erzina.
Žinutės vaizdas
oj eigu pirma padarytum didesni langa , parasytum "reset" ir tada paleistum ?

Rodoma paskutinė surinkta leidžiama būsena; pašalinimų suderinimas nebaigtas. Visas pokalbis — Telegram grupėje.