tai "tik" didele duomenu baze agentui 🙂
Žinutės
Filtrastaikomas
Šis puslapis nėra tiesioginis — žinutės atnaujinamos pagal tvarkaraštį. Paskutinį kartą atnaujinta . Kito atnaujinimo laukiama apie . Laikas rodomas Vilniaus laiku (EET).
tai siaip ka nori ta klausineji 🙂
o del mokesciu apejimo reik ziuret LAT sprendimus kurie nepaejo 😄
- ❤1
kaip nedaryti ;]
at your own risk kaip sakant 🙂
kaip nedaryti irgi kartais gerai zinot 😉 ne sjau kazkas taip padare
https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7503335733332463616/ buciau dekingas jeigu turit linkedin ir pasidalintumet 🙂 gal tikrai kazkam reikia to ka teisora siulo 😉
Noriu pristatyti naują produktą - Teisora.lt Skirtą teisininkams, žurnalistams, politikams, lobistams ir visiems, kas dirba su teise arba/ir viešuoju sektoriumi. Įsivaizduokite, jeigu dirbtinis… | Eimantas Norkunas | 17 comments
Noriu pristatyti naują produktą - Teisora.lt Skirtą teisininkams, žurnalistams, politikams, lobistams ir visiems, kas dirba su teise arba/ir viešuoju sektoriumi. Įsivaizduokite, jeigu dirbtinis intelektas nebeišgalvotų neegzistuojančių teisės aktų, jų numerių, punktų; suprastų teismų praktiką, gebėtų naršyti po viešuosius pirkimus, interesų deklaracijas, Seimo komitetų pokalbius ir daug kitų viešųjų šaltinių? Jokios naujos programėlės mokytis nereikia. Teisora prisijungia prie DI, kurį jau naudojate - Claude ar ChatGPT. Techniškai tai vadinasi MCP. Praktiškai - jūsų DI tiesiog gauna raktus nuo mūsų duomenų ir pats jais naudojasi. Esi teisininkas? Galėsi prieiti prie visų mūsų šalies teisinių duomenų ir ieškoti ne tik pagal raktažodžius, bet dar svarbiau - pagal prasmę. Per kelias minutes galima gauti bet kurio tave dominančio klausimo LAT (aukščiausio teismo, kuris formuoja praktiką) analizę, panašių bylų santraukas, silpnas/stiprias vietas, bet ir dar daugiau. Esi tiriamosios žurnalis
LinkedInPerskaityta
- 🔥1
Šis įrašas paskelbtas kanale - čia jo nekartojame. Žiūrėti kanale →
AI aprašymas Tai „Teisora“ svetainės ekrano nuotrauka, pristatanti dirbtinio intelekto įrankį, kuris padeda teisininkams, žurnalistams ir politikams analizuoti teisės aktus, teismų praktiką bei viešuosius pirkimus pateikiant pavyzdžius.
Sugeneravo dirbtinio intelekto modelis qwen3.8-27b-dk:latest (vienu ėjimu, be samprotavimo biudžeto). Žmogus netikrino.
Teisora – AI paieška Lietuvos teismų nutarimuose
Perskaityta
- ❤2
Žaidimai su video greitai užpildys indie developerių kurtais šedevrais.. Kietai!
https://lnkd.in/p/dxRK2cBH
https://lnkd.in/p/dxRK2cBH
Mindaugas kiek čia gali būti investuota, pas kažką garaže..🤣?
1 dgx spark ~5k
mac studios irgi panasiai 5k 8k
SSlaptasBotas ↵1 dgx spark ~5k
vokiečiuose paskutinį su 4TB pavyko už 4k paimt, kiti jau su 2TB 5k€ 😐
- 🔥1
Šis įrašas paskelbtas kanale - čia jo nekartojame. Žiūrėti kanale →
OOooNaNaProgramavimas / agentai 
GitHub - czlonkowski/fables: Four Claude Code / Codex plugins for spending tokens where they change the outcome
Four Claude Code / Codex plugins for spending tokens where they change the outcome - czlonkowski/fables
GitHubPerskaityta
- ❤1
Naujas narys prisijungė prie grupės
DBDarius B ↵Problema, kai kažkas vyksta fone minimum prisiminti kokios buvo padary
Reguliariai tikslinuosi ką padarė, bet visko sekti nebeturiu šansų 🙈
- 🔥1
RRenaldas ↵bet nieko, rasim butu isaiskint 😄
Labai laukiam.
MVm vidProgramavimas / agentai ↵Problema, kai kažkas vyksta fone minimum prisiminti kokios buvo padary
kas dien cron istorija perskaito agentas, ir ntfy praneša jei kas atrodo blogai
- ❤1
RRenaldas ↵nesakyk kad"issirinkit kas geriausio"
Skaičiau, kad Astra iš vis reikėtų peržiūrėti užklausas, nes ribojimai užklausose gali tik pabloginti rezultatus.
MVm vid
ntfy.sh | Push notifications to your phone or desktop via PUT/POST
ntfy is a simple HTTP-based pub-sub notification service. It allows you to send notifications to your phone or desktop via scripts from any computer, and/or using a REST API.
ntfy.shPaveikslelisPerskaityta
- 🔥3
OOooNaNa 
idomus projektas https://m11.ai/openmarket
OpenMarket · The world’s first multi-agent marketplace
A research preview from M11 Labs. Seller agents pitch in the open, rivals challenge what they hear, and an independent M11 referee checks every claim against the evidence. Real stores, real prices.
Perskaityta
- 🔥1
Jo tikrai butu idomi demonstraxija Padatom live? @… susiplanavus žinima
AI aprašymas Tai memas, kritikuojantis dirbtinio intelekto etikos problemas, kai matematikos profesorius, bandęs išspręsti Navjero-Stokso lygtis, susiduria su AI kompanijos atstovu, kuris klausia, iš kur gauta mokymo duomenų, o žemutiniame kadre matomas bėgantis žmogus ir paukštis su pakartotu klausimu apie duomenų šaltinius.
Sugeneravo dirbtinio intelekto modelis qwen3.8-27b-dk:latest (vienu ėjimu, be samprotavimo biudžeto). Žmogus netikrino.
Tada dėl antradienių su Deividu, o dėl penktadienių su @… Čia sakyčiau labiau penktadieninių tema, nes kas toliau nuėję su harness'o reikalais.
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
Nelabai suprantu, bet gal pravers pasitobulinti harness, kad mažiau eikvotų resursų :) https://engineering.atspotify.com/2026/9/portal-by-spotify-cut-my-claude-code-token-usage-by-90
Kas dėl to patraukė tau dėmesį?
kad viskas yra harness 😉
Kaip ir automobiliyje ne variklis ar valytuvų varykliukai, kad iš A -> B :D
MVm vidClaudeGemini ↵Nelabai suprantu, bet gal pravers pasitobulinti harness, kad mažiau ei
siunčia darbą pas pigesnius modelius, -90% claude tokenų, 10x gemini tokenų
- ❤1
Kas naudojatės ZED IDE. Codex nerodo pavadinimų..
Sprendimas :) nzn ar tik man padarė, bet įtariu specifika su codex ir zed :)
Titles remain enabled. In the running Zed session, use /title → thread-title to display its /rename name.
Sprendimas :) nzn ar tik man padarė, bet įtariu specifika su codex ir zed :)
Titles remain enabled. In the running Zed session, use /title → thread-title to display its /rename name.
naudoju zed ide
bet ne taip kaip tu galvoji 🙂
Ow, kas čia Claude Claudflare error?
AI aprašymas Ekrano nuotraukoje matomas API klaidos pranešimas, kuriame nurodoma, kad įvyko 522 klaida dėl ryšio laiko baigimosi su serveriu, ir rekomenduojama palaukti bei bandyti vėliau.
Sugeneravo dirbtinio intelekto modelis qwen3.8-27b-dk:latest (vienu ėjimu, be samprotavimo biudžeto). Žmogus netikrino.
Negi naują modelį ruošia vėl? :D
Cloudflare Status
Real-time status and incident history for Cloudflare services, network locations, and scheduled maintenance.
Cloudflare StatusPerskaityta
- 🔥1
incidentas panasu kad 😄
Aš tai vis apie naujus modelius ir resetus svajoju :D :D
good news good news 🙂
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
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..
tai viska i LLM 🙂
ir paaiskins 🙂
as tai ziuriu paprastai, neidomu/nesuprantu - skip 🙂
- ❤1
o zmoniu visokio lygio cia yra tai ...
Ohana :)
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
Net keista, kad tik dabar pamačiau, ko dar yra cli "nematomo"? :D
Gali plačiau pakomentuot ką reiškia failus pasirinkt, vietoje nuorodos į failą/katalogą ar kažkas kito?
Rodoma paskutinė surinkta leidžiama būsena; pašalinimų suderinimas nebaigtas. Visas pokalbis — Telegram grupėje.