Google Colab CLI and Skills are out. Full Colab runtimes from your terminal.
- GPU/TPU provisioning (colab --gpu A100)
- Remote script execution (colab exec)
- Interactive console/REPL access
- Built-in agent skill
Tell your agent "fine-tune Gemma 3 1B on this dataset" and it provisions a GPU, runs the training, downloads the adapter weights. Fully automatic.
If we get perfect models, the bottleneck shifts to what the model will attend to and retrieval is a huge part of it.
From @berlinbuzzwords where @FlaxSearch hosted a panel on "AI is here – time to throw away our search engines?"
Great to see the excitement around building better retrieval for agents at Day 1 of @berlinbuzzwords.
Day 2 of Berlin Buzzwords about to start. Don't miss @LesterSolbakken's talk today. Main stage: Kesselhaus. #bbuzz
Wer das ganze Elend der heutigen Politik in einer einzigen Geschichte begreifen will, muss nicht nach Berlin schauen. Ein Blick an die Schlei in Schleswig-Holstein reicht.
Dort treibt ein staatlich finanziertes Narrenschiff, das sinnbildlicher für den Zustand unseres Landes nicht sein könnte.
Die Ausgangslage: Jahrzehntelang pflügte die unaufgeregte Dieselfähre „Missunde II“ verlässlich durchs Wasser.
Sie tat einfach, was sie sollte. Selbst Windstärke 9 juckte dieses treue Gefährt nicht.
Doch in der heutigen Zeit reichte „funktioniert einwandfrei“ offenbar nicht mehr.
Ein klimagerechtes Prestigeprojekt musste her:
Die hochmoderne, größere Elektro-Solar-Fähre „Missunde III“.
Was dann folgte, ist die exakte Blaupause der deutschen Energiewende.
Aus den geplanten 2,5 Millionen Euro Baukosten wurden mal eben über 5 Millionen. Die Bauzeit explodierte.
Und als das sündhaft teure Öko-Wunderwerk endlich zu Wasser gelassen wurde, offenbarte sich der absolute Triumph staatlicher Planung:
Die neue Millionenfähre kann ab Windstärke 3 nicht mehr sicher anlegen. Windstärke 3! Das ist eine „schwache Brise“, bei der sich dünne Zweige bewegen.
Ein laues Sommerlüftchen bringt den millionenschweren Fortschritt zum Erliegen.
Die kaufmännische Glanzleistung der verantwortlichen Bürokraten setzt der Realsatire die Krone auf:
Die alte, funktionierende Fähre hatte man eilig für 17.000 Euro Schrottwert verramscht – nur um sie dann notgedrungen für 100.000 Euro Steuergeld zurückzumieten, weil das neue Spielzeug versagte.
Jetzt ist die E-Fähre an Pfingsten komplett ausgefallen, der Pächter hat entnervt hingeschmissen.
Und die Konsequenz der Politik?
Man debattiert ernsthaft über den Bau der nächsten E-Fähre. Ideologie schlägt Realität, egal was es den Steuerzahler kostet.
Die „Missunde III“ ist kein lokaler Treppenwitz.
Sie ist Deutschland. Wir verschrotten eine verlässliche Basis, ersetzen sie durch sündhaft teure moralische Luftschlösser, die beim kleinsten Gegenwind kollabieren – und der Bürger darf die Zeche zahlen.
#MissundeIII #Energiewende #Steuergeldverschwendung
@somebody32 (chunk the llm output into sentences, start tts as soon as you have the first sentence, then tts groups of 2-3 sentences. much lower latency! steal from the pibot repo)
I want some kind of LLM workflow tool.
• Ability to manage a set of input files (Markdown or similar), plus other general-purpose context.
• With real-time collaboration. (And maybe some concept of snapshots or VCS integration.)
• And the ability to create/manage a inference workflows and a stored set of prompts.
• Access to general-purpose coding agents (and not just chat models).
• Some concept of compiled outputs/inference results (which ideally can be shared externally).
Many projects have this feeling: "there is all this stuff, which I want to process/compute over in this iterated way, with some build artifacts being important/worth saving." GNU Autotools x Notion or something. Is anyone building this?
NVIDIA just released Nemotron 3 Ultra, a leading Hybrid Mamba-Transformer MoE open model for long-running agents.
I've been test driving it these past few days, letting it work on Pi issues and it performed amazingly well!
Update your https://t.co/TgG5bkXUdV and use it via @OpenRouter today!
Was mich am meisten an Franziska Brantners „Frei sind wir nur als wir“ beschäftigt, ist, dass ich nicht das Gefühl habe, es als grüne Dummquatscherei abtun zu können. Da ist eine individualitätsfeindliche Ideologie dahinter - und diese findet sich ganz real in der Politik wieder.
introducing pi-dynamic-workflows
This is probably going to be a bigger token burner than pi-goal, BUT, dynamic workflows is the first implementation of subagents that i don't hate, mainly because it's "code mode" for subagents. agent writes a js-based workflow DSL into a dedicated tool, engine parses the workflow code and runs it.
the dsl implements some primitives for the agent (agent(), parallel(), pipeline(), phase() and log()) to keep it as simple as possible.
now available in @badlogicgames pi!
pi install npm:pi-dynamic-workflows
Beyond being fast, LiteParse is designed to provide highly accurate, semantically coherent text for LLM use.
We benchmarked every open-source, model-free PDF parser on LLM QA tasks - from PyPDF to PyMuPDF to Markitdown.
✅ We ~roughly tied for #1 in accuracy (along with pdftotext, which is decently accurate but a bit slower)
✅ PyMuPDF is the closest to us in term of latency, but we found it struggles in projecting complex text layouts (multi-columns, tables) in formats that LLMs can understand
Besides being accurate and #1 in speed, LiteParse is also a general-purpose parser taht supports dozens of other file formats (incl .docx, .pptx, .xlsx), and also supports convenience tools for both OCR and screenshotting.
Come check it out!
LiteParse: https://t.co/JNER0mVcB8
We've created the world's fastest PDF parser ⚡️
And it's more accurate than any other open-source, model-free PDF parser out there (pymupdf, pypdf, markitdown, pdftotext, opendataloader, pymupdf4llm)
Introducing LiteParse v2 - we rewrote the entire library into Rust and adapted it as native packages for Python and Node.
It supports 50+ different document types, can be triggered directly or installable directly within your favorite AI agent.
Blog: https://t.co/ckb0G73ESs
Repo: https://t.co/JNER0mVcB8