ChUdY

@DeRonin_ Complete nonsense. I use Opus with full context and a €140/mo Ultra sub. I rarely hit the 5-hour limit, and the only real risk is a model error. Always use the best model with maximum context for the best results.

Andrej Karpathy: "90% of your AI coding bill is paying for context you didn't need to send" Here are 10 things senior AI engineers stopped wasting tokens on: 1. Auto-context loading 50 files for a 30-line fix: $1.20/turn for tokens you'll never read. 80% input waste, every session 2. Running Opus on lint, format, and rename tasks: $0.60 for what Haiku nails at $0.02. 30x overpay on the cleanup tier 3. Tool call loops that re-send the full repo on every retry: 5x context cost per agentic flow. fixing these alone cuts 30-50% of bills 4. Sonnet as the default model: Kimi 2.6 matches its quality on most coding tasks at 1/6 the cost. defaulting to Sonnet in 2026 is leaving 60-70% on the table 5. Streaming responses on stable-prefix workflows: kills your prompt cache. you pay 10x for tokens that should have cost cents 6. "Just in case" file includes: 80,000-token prompts that should be 3,000. context bloat is the silent budget killer 7. Per-session knowledge rebuilding: 10 min writing a SKILL.md once vs paying agents to re-figure out your environment every run. $4 vs $0.30 per execution 8. Single-model setups: premium tier on every task is the most expensive mistake in AI coding right now 9. Asking 10 small questions one at a time: 10 separate input prefix charges vs one batched call. 70-90% savings on routine workflows 10. Buying Claude Pro + ChatGPT Plus + Cursor Pro: you seriously use one. the other two are habit, not utility what actually compounds instead: - context discipline (grep before fetching, always) - prompt caching on every stable prefix - multi-model routing (Kimi 2.6 default, Opus for the 10%) - graduated skills via SKILL.md files - profiling tool calls before optimizing prompts - the routing mindset (right model for right task) in 12 months, the gap between developers shipping on $200/month and $4,000/month budgets won't be skill it'll be how well they route study this.

@jun_song Chlape! Jednou pro vždy! Benchmark je ti naprosto k ničemu. Jsi už opravdu šílený nebo o co ti jde ?

I made the E4B (8B) 4bit Local model that outperforms GPT5.5 / Opus-4.7 on benchmarks Bixbench : 82.4 vs GPT-5.5 80.5 GPQA-Diamond : 100 vs GPT-5.5 93.6 Do not trust benchmark scores.

@Android The biggest Android update ever – new emojis and play videos on screen. I’m dead serious! Is this some kind of joke? Or what exactly is going on here?

ICYMI, it's our biggest and best Android Show ever ✨ ✨ Gemini Intelligence brings a literal glow-up 📱New experiences only on Android 🚘 A huge upgrade for Android Auto 💻 Stunning new laptops, with Googlebook Watch the full show now: youtube.com/live/dXCCleAdd… #TheAndroidShow

@darrellf59 @elonmusk Ne! Už dávno existuje technologie, která je 100x lepší. Jen je to problém implementace s dostatečnou marží. Kdyby nešlo o zisk, tak to auto vidí naprosto perfektně i skrze zdi !

@elonmusk This is the kind of sensor fusion that most people don't think about. It’s not just about seeing in the dark. It’s about understanding the scene at a fundamental level. Photons > pixels > perception.

The human-perceived RGB is image 1 and the Tesla AI photon count reconstruction is image 2. This is why Tesla FSD can see so well at night or through extreme glare.

@tonysimons_ @mr_r0b0t Plně autonomní systém píše jeho tvůrce za něj na internet 🫣

🔒Hermes Vault v0.7.0 is live. Operational Autonomy just landed. New in this release: 🔑 Maintenance orchestration 🔑 Policy diagnostics 🔑 Backup verification 🔑 Restore drills 🔑 Structured audit metadata 🔑 OAuth hardening 🔑 MCP allowed-agent binding This is the difference between a vault that stores secrets and a vault that knows how to keep itself alive. Repo: github.com/asimons81/herm…

@itsolelehmann @garrytan Every single post like shit bro! Every LLM write this autonomly 🫣

Garry Tan’s custom instructions are based. It pushes any LLM past half-finished bullshit and into actually useful answers. Add this to your SOUL md:

@MartinStanek @imatrix Jak říkám. Jestli CC fakt používá, tak to tam stačí napsat a tu appku má za dvě minuty. Nativně Swift macOS i s gui v menu baru.

@imatrix $> caffeinate Fakt by to neměli prodávat amatérům

True story. Nedavno jsem hledal v nastaveni macOS moznost nechat na baterce MacBook zapnuty i kdyz zavru viko. Nejde to, proste se rozhodli, ze to neumozni, protoze spis jsou s tim spojene problemy - znate ty prehrate a vybite Windows notebooky, co se omylem pustily v batohu atp. Realne hrozi i riziko vybuchu/vzniceni baterky. Jedina moznost je to hacknout treba pres specialni apku. Ale zas tolik to nepotrebuji. A kdyby ano, tak uz rovnou zprovoznim beh agentnich aplikaci na serveru, at to muzu ovladat pres mobil a Termius.

@imatrix Promiň, ale tohle když řekneš claude code tak tu appku máš za dvě minuty. Myslím, že si nepochopil co se děje.

@teKa088 Ten chlap ve skutečnosti vycvičil LLM vzorcema svého chování Lol 🫣

El cordobés que entrenó una IA para detectar si su próxima novia era igual a la ex Marcos, 31, Córdoba. Cuatro años con Carla. Terminaron mal: gaslighting, tres infidelidades, le vació la cuenta antes de irse. Seis meses después, Tinder. Pero no confiaba en su propio criterio, porque a Carla también la había elegido él. Entonces hizo algo raro: bajó los 4 años de chats de WhatsApp con la ex (38.000 mensajes) y entrenó un modelo fine-tuneado sobre Claude para detectar los patrones lingüísticos previos a cada episodio tóxico. Manipulación temprana, victimización, love bombing, triangulación. Ahora cada match nuevo pasa por el filtro. Le manda screenshots al agente y el sistema le tira un score de 0 a 100 de "similitud con Carla". Arriba de 60, ghostea. En 4 meses descartó a 23 minas. Está saliendo con la número 24 hace 5 meses. Score: 12. Lo subió a GitHub la semana pasada. Se llama ExFilter. 4.300 stars en 6 días. Lo más perturbador: tres de las descartadas le escribieron meses después pidiéndole plata prestada.

@iyiTriloji Tohle nemá chybu. Každý by měl pochopit že je lepší pro získání energie sníst jednu Nutelu, než do sebe cpát tu horu jídla v pravo při které spálíte tu energii jen tím, že to musíte pracně jíst a ještě trávit 🤣

Sağlıklı beslenme daha başka bu kadar güzel anlatılamazdı.

@l3on_id @VikDolezal Intel je na ATH. Nicméně to patří do jiného vlákna a ne do SaaS 🤦🏻‍♂️

@VikDolezal Kde je Intel ted? Uz neco vydelava na svych fabs? Vydelava vubec neco?

Krásně to je vidět na softwarových firmách. Spousta lidí v tom propadu vidí životní příležitost, protože se koukají kolik ty firmy vydělávají dnes a jaké dělají buybacky. Vidí jak byznys SAAS firem fungoval historicky a očekávají, že to bude fungovat i v budoucnu. Trh přitom zcela očividně diskontuje, že ty firmy už tady za 5-10 let nemusí být a pokud přežijou, tak ve výrazně slabší pozici se silnější konkurecní, nižšími maržemi a menší pricing power. U růstových firem je velká část hodnoty schovaná právě v terminal value. To znamená, že dnešní cena akcie silně reflektuje očekávání daleko v budoucnu. Pokud trh začne věřit, že moat za pár let zeslábne, vnitřní hodnota může klesnout velmi prudce. Není to moc intuitivní, pokud člověk není zvyklý pracovat s finančními modely.

@VikDolezal @Nicnevim11 Ale Intel není SW společnost Víťánku 🤦🏻‍♂️

@Nicnevim11 musim oponovat... toto jsou nesmyslne řeči analytiku, co si hraji na velke analytiky... trhy vědí uplné HOVNO... co treba Intel.. trhy ho jeste nedavno ocenovaly jako uplne mrtvou firmu... a kde je ted? Nikdo nic neví....

@l3on_id @Nicnevim11 Protože už teď můžeš říct obrazovce aby vytvořila vlastní Photoshop přesně na míru? Za 5-10 let už to ani nebudeš muset říkat.

@Nicnevim11 Rád bych viděl nějaký scénář jak tu za 5-10 let nebude třeba Microsoft nebo Adobe. Můžete mi to kdyžtak prosím někdo popsat?

@Nicnevim11 Každej kdo má alespoň trochu zdraví rozum a někdy si zkusil Claude Code nebo podobnou věc má naprosto jasno. Neexistuje absolutně žádný důvod aby v budoucnu existovala SW společnost.

@DarPutinovi Hm. Tímto celá vaše organizace Dárek pro Putina pro mě navždy skončila. Smutný.

Tohle je podivuhodné video. Je z něj patrné, že agenti tajné služby evakuovali z pódia hotelu, kde mělo dojít k pokusu o atentát nejprve J.D.VANCE a Trumpa až o deset vteřin později. Co to sakra je? Je J.D. důležitější než Trump?

@HealthRanger Podlehl jsi iluzi, že ty modely jsou stejné. Buď koukáš na nesmyslné benchmarky nebo si s tím jen píšeš o to jaký jsi měl víkend. Ty modely nejdou stejné ani zdaleka. Ty emergentní vlastností co se vynořují při skutečné práci s Opus nemá žádný model.

Anthropic's Opus 4.6 and 4.7 models cost $25 per 1M output tokens. DeepSeek-V4-Flash costs $0.28 per 1M output tokens. It's nearly 100 X cheaper and almost 100% as good (not quite, but very close for the majority of tasks). Is this China weaponizing pricing to destroy the U.S. AI industry? Not at all. It's just math: DeepSeek engineered an astonishing new method for compressing context (KV cache) to use about 1/10th the memory. That means roughly 10 parallel queries can run on the same GPU hardware that used to only be able to run 1 query. So now there's 10X throughput (I'm simplifying it, but that's the idea). On top of that DeepSeek innovated in the sparse attention space, allowing their high-parameter models to function with the speed of very small models while still demonstrating the near-full intelligence of large frontier models. The result? DeepSeek runs faster, smarter, in less memory than anything else. Thus, they can charge a lot less on a per-token basis and still make a decent profit. DeepSeek's pricing, in other words, isn't some international punitive price war that's initiated a a loss. It's actually reflective of the far better technology and architecture of the DeepSeek model. In fact, DeepSeek has published all their science papers on these innovations. It's all public. They aren't hiding it. The ONLY way for U.S. AI companies to compete will be to adopt DeepSeek architectural innovations, or somehow surpass them on their own. Even then, electricity is cheaper in China because the Chinese government wasn't retarded about "climate change" and they didn't dismantle their core energy infrastructure like Europe, the USA, Canada and Australia did (all to appease the climate cultists whose assertions never matched reality). Bottom line? If you want to build a successful AI industry for your nation: 1) Invest in power infrastructure and keep building in every way you can: Nuclear, clean coal, gas, wind, solar, hydro, etc. 2) Don't dumb down your education system. Demand excellence and merit, and stop handing out college scholarships based on people being "woke." 3) Don't reward GREED and corporate secrets. Encourage industry-wide sharing of knowledge and innovation. Encourage open source. The USA didn't do these things. China did. That's why China is winning the AI race to superintelligence. And that's why the USA is at least two decades behind on power infrastructure and education excellence. The race is already over, in other words.

@DominikHaek @maestrosill @AnthropicAI No vida. Tak uživej dokud to jde 🍀

@ChUd94747 @maestrosill @AnthropicAI neřekl bych. Já mám na 20$ předplatném za 2 týdny natočeno přes 100$ v tokenech.

Hey, @AnthropicAI, are you kidding me? Three, just three!, interactions with Opus 4.7 will exhaust my limit on the paid Pro plan? You're kidding, right?

@rozpejc @SubmarineWipers @imatrix Protože se tomu nevěnuje. Samozřejmě že to umí. Běžně mám ve smyčce celou codebase a refaktoruju starý god objekty o 4k loc. Jen to prostě není zadarmo.

@SubmarineWipers @imatrix A kde jste ziskal dojem, ze to neumi?

Co si mozna neuvodomujeme, ze AI trh se muze opravdu silene sesypat. Proc a jak? Frontier modely jsou uz na takove urovni, ze uz se blizi k maximum toho, co lze pri bezne praci vubec potrebovat. Dejem tomu za rok, uz to bude perfektni uplne na vse, nejnovejsi GPT Image 2.0 ukazuje, ze obrazky uz jsou dokonale ve vsem, uz vice mene neni kam vylepsovat. Vyreseno. Ted se bude hrat o video a hry - na jinem poli. A open source modely dohani cim dal rychleji a uz jsou par mesicu za predrazenymi uzavrenymi modely. Takze za rok budou nabizet naprosto spickovou kvalitu za stale mene penez. A co budou OpenAI, Anthropic, Google prodavat dal? Kdo potrebuje jeste chytrejsi modely? Vice mene uz jenom vedecka komunita, spickovy vyzkum, bezne firmy uz nikoli. Prijde obrovsky tlak na cenu pro bezne uzivatele, bezne firmy. To bude cas, kdy bublina zacne praskat a jen ti s nejlevnejsi interferenci tj. Google a open source modely z Čína. Bude to masakr a blíží se to. A jde to rychle, co ten rok po tom? A dalsi rok? "Zaplatit" ta obri a silene draha datacentra bude extremne tezke. Cina ma energie vice mene zdarma a ze je rok/dva technologicky za spickou? Je to jedno, proste pouziji dvakrat vice grafik a cipu. Energii maji zdarma, takze je to jedno. Cina chytne USA kompletne za koule, coz jeste vic zkomplikuje navratnost.

@SubmarineWipers @carlooser @imatrix Ano idea že se to zasekne je nesmysl, ale stejně tak je nesmysl tvrdit že ti doma pojede agent s Opusem. Nepojede. NE!

@carlooser @imatrix Ale zaplatí, je to jen o efektivitě. Každou chvíli jsou nějaký objevy snižující cenu inference. Pak Google uvedl TurboQuant. Každej den někdo vymyslí něco novýho, a nejchytřejší mozky celé planety pracujou na tom, aby to posunuly dál. Idea, že se to zasekne na místě je zcestná.

@SubmarineWipers @imatrix Pleteš si llm vs agent. To co popisuješ už dávno jde. Jen to neumíš zapnout.

@imatrix EE. Současný modely umí hledat chyby v jedné/pár třídách. Já chci něco, co vezme kontext celé obří aplikace, najde všechny bugy, security díry, udělá audit, navrhne fixy a naimplementuje. Následně něco, co přepíše 15yo sračka aplikaci na udržovatelnou. Ani zdaleka tam nejsme.