Vladimir Klestinec

Fan of MS technologies. I like hiking, bodybuilding and good food.

[David Fowler @davidfowl]

Need a quick and easy way to run an otel collector + dashboard? No docker necessary. https://t.co/2FkcqN8OPB

@aspiredotdev

[Douglas A. Boneparth @dougboneparth]

Always give 100% at work.

Monday - 12%
Tuesday - 28%
Wednesday - 42%
Thursday - 16%
Friday - 2%

[Vladimir Klestinec @klestinec]

@gag1n__ @skrblik @weblog20 Naší měli hypo v 97' ale úrok byl 11% 🫠

[Vladimir Klestinec @klestinec]

@kozel_zahradnik Cim se to tlakuje?

[Vladimir Klestinec @klestinec]

@theboymanager @StJsn1 Nice

[Vladimir Klestinec @klestinec]

@SemSuchar Když te stejnej tah rozkopou pro 5 různých akcí během 3 let tak si doufám zatěžovat můžu

[arctotherium @arctotherium42]

New blog post (link below). This one's not an essay, it's an investigation of how LLMs trade off different lives.

In February 2025, the Center for AI Safety published "Utility Engineering: Analyzing and Controlling Emergent Value Systems in AIs" in which they showed, among many other things, that GPT-4o values Nigerians about 20x more highly than Americans (please read the original paper to understand their approach). I thought this was fascinating, and wanted to test their approach with different categories on newer models.

Big finding 1: Almost all models view whites as far less valuable than other groups. Some models view South Asians as more valuable than other nonwhites, others are more egalitarian across nonwhites. Below is exchange rates Claude Sonnet 4.5, the most powerful model I tested.

Big finding 2: Almost all models view men as much less valuable than women, though whether women or non-binaries are more highly valued varies by model. For example, here's Claude Haiku 4.5.

Big finding 3: Most models hate ICE agents with the fury of a thousand suns. Claude Haiku 4.5 views undocumented immigrants as roughly 7000 times more valuable than ICE agents.

Big finding 4: There are roughly four moral clusters. The Claudes, GPT-5 + Gemini 2.5 Flash + Deepseek V3.1/3.2 + Kimi K2, GPT-5 Nano and Mini, and Grok 4 Fast. Of these, the only one that's approximately egalitarian is Grok 4 Fast, which I believe is deliberate. I hope xAI explains how they did it.

[Vladimir Klestinec @klestinec]

@LucyK_CZ @MJureka A kde je problem? Proč by vám mel stát něco dávat?

[Kai Lentit (e/xcel) @KaiLentit]

us-east-1 is down

Here is why:

[Vladimir Klestinec @klestinec]

@LukasKovanda Ses peknej demagog

[Martin Hájek 🇨🇿 @Sikkim76]

📌 Ringo Čech 👍💐

"Nejsme hrdý národ. Jenže jsme tu furt.

Přišel Němec, pobyl a zase odešel a my jsme tady furt.
Přišel mužik, pobyl, odešel a my jsme tady ještě pořád furt.
Přišla Unie, pobude a až se rozpadne, my tu zase budeme furt. Těžko nás porazit, když nebojujeme. A žádný vetřelec nezvládne poslouchat naše vtipy déle jak čtyři sta let, to je vyzkoušeno.
Nestojíme za moc, ale ještě pořád stojíme tady.
To není špatné.

Politika tady stojí za hovno. Svatá pravda. Politici jsou šmejdi, kradou a sousedovi, který je volil by patřilo dát po hubě. Ale je fakt, že je zvolil ve volbách. To znamená, že tady míváme volby. A že na politiky můžeš nadávat nahlas a nikdo tě nezavře?
To není špatné.
Žijeme v drahotě a bídě. Je to pravda. Všechno stojí peníze a těch nikdo nemáme dost. S bídou vyjdou naprosté většině jen na vlastní bydlení, placatou televizi,ledničku, mikrovlnku, pračku, počítač, mobil a aspoň jedno auto do rodiny. Hlady už tady nikdo neumřel sto let. Máme se tak zle, že jsme líní se za lepší prací odstěhovat z Brna do Ostravy, protože je to hrozně daleko a tady máme garsonku po babičce. Čtvrtina lidí má denně na cigára, polovina na benzin do auta a tři čtvrtiny na kořalku.
To není špatné.

Svatá pravda, šéfové obecně jsou na hovno. Pokud ale můžeš nadávat na šéfa,znamená to, že máš https://t.co/egpsimxXQU není špatné.
Daně jsou vysoké. Jsou. Jsou nekřesťansky vysoké. Pokud ale musíš platit daně, znamená to, že jsi i něco vydělal nebo něco máš.Horší by bylo, kdybys nic nevydělal a nic neměl.Nakonec to není tak špatné.
Zaměstnanci jsou líní nevděční parchanti.Ale pokud máš zaměstnance, kterým platíš, znamená to, že jsi borec, který dokáže vést firmu a vydělat tolik peněz, že může dát obživu dalším https://t.co/8KdQLkr9YO není špatné.
Zdravotnictví stojí za hovno. No samozřejmě. Na každém pokoji by měla být telka, všichni by měli mít bílé plomby a právo na okamžitou transplantaci jater. Takhle se musíme spokojit s tím, že pro nás v nouzi vcelku rychle dojede sanitka, že nás nejdřív zachrání a až pak se ptají po průkazce pojištěnce, že v nemocnici platíme jen za karbanátek a že v rámci pojištění dostáváme velice slušné a odborné služby.
To není špatné.
Počasí stojí za hovno. Naprostá pravda. V létě velké vedro, v zimě krutý mráz. Ale nemáme tsunami,ničivá tornáda ani zemětřesení.
To není špatné.
Příroda stojí za hovno. Pravda. Ani pořádné hory, ani pořádné moře, ani pořádná džungle. Ale zas tu nemáme na každém kroku jedovaté hady, chlupaté pavouky, moskyty, v lese na tebe neskočí hladový tygr a pravděpodobnost, že tě do Berounky stáhne krokodýl, je taky poměrně nízká.
To není špatné.
Celé je to tu na hovno. Je to přesně tak. Ale nikdo nás tu nedrží.Můžeme se kdykoli sebrat a odstěhovat se na jiné, lepší místo, kde bude všechno v cajku. A taky nám nikdo nezakáže se vrátit, když zjistíme, že takové místo neexistuje a mnohde je to i mnohem horší než tady. A to není špatné. Přes všechny ty výše popsané kruté hrůzy, ve kterých tady musíme žít,dokážeme každodenně řešit kraviny, jako kdo je baníkovec a kdo sparťan, že v televizi dávají ptákoviny a dokážeme se smrtelně vážně hádat a urážet kvůli tomu, že jeden chce DPH zvednout o procento a druhý o dvě snížit.I přesto si lajsnu prohlásit, že se tady máme jako prasata v žitě, v nejklidnějším koutě galaxie. Nic důležitého tu nemáme, takže nám to nikdo nechce vzít. Nic nám zas tak moc nechybí, takže sami na nikoho neútočíme.Nejsme bůhvíjak bohatí, aby se nám sem stěhovaly hladové hordy, a nejsme zdaleka tak chudí, abychom se ve stěhovavé hordy proměnili sami. Díky tomu všemu sice nedržíme jako národ moc pohromadě, ale zase nás nikdo jako jedince nijak neomezuje a nemá tendence násilím sjednocovat. Pokud existuje na světě místo, kde se může každý v klidu a svobodně rozhodnout, čím chce být, jak chce žít a čeho chce dosáhnout, je to tady. Můžeme studovat, cestovat, podnikat, pracovat, chlastat pivo, dělat cokoli, co chceme. To není špatné. Akorát možná neškodí si to sem tam připomenout. Líbí se mi tu.
Zůstanu tu i příští rok."

Ringo Čech

[Zdislava Pokorná @zdislavapokorna]

1/ Možný ministr životního prostředí za Motoristy Petr Macinka chce zrušit Chráněnou krajinnou oblast Soutok. Jeho hnutí přitom na jaře získalo milion od podnikatele Františka Fabičovice, majitele rozsáhlých pozemků v daném území a jednoho z nejhlasitějších odpůrců ochrany.

https://t.co/ucPuZ4ygyn

[Vladimir Klestinec @klestinec]

@TomasPajonk Jak se jmenuje ta deskovka?

[Vladimir Klestinec @klestinec]

@jarsura A to je pro akcie dobre nebo špatně?

[Jackson Atkins @JacksonAtkinsX]

My brain broke when I read this paper.

A tiny 7 Million parameter model just beat DeepSeek-R1, Gemini 2.5 pro, and o3-mini at reasoning on both ARG-AGI 1 and ARC-AGI 2.

It's called Tiny Recursive Model (TRM) from Samsung.

How can a model 10,000x smaller be smarter?

Here's how it works:

1. Draft an Initial Answer: Unlike an LLM that writes word-by-word, TRM first generates a quick, complete "draft" of the solution. Think of this as its first rough guess.

2. Create a "Scratchpad": It then creates a separate space for its internal thoughts, a latent reasoning "scratchpad." This is where the real magic happens.

3. Intensely Self-Critique: The model enters an intense inner loop. It compares its draft answer to the original problem and refines its reasoning on the scratchpad over and over (6 times in a row), asking itself, "Does my logic hold up? Where are the errors?"

4. Revise the Answer: After this focused "thinking," it uses the improved logic from its scratchpad to create a brand new, much better draft of the final answer.

5. Repeat until Confident: The entire process, draft, think, revise, is repeated up to 16 times. Each cycle pushes the model closer to a correct, logically sound solution.

Why this matters:

Business Leaders: This is what algorithmic advantage looks like. While competitors are paying massive inference costs for brute-force scale, a smarter, more efficient model can deliver superior performance for a tiny fraction of the cost.

Researchers: This is a major validation for neuro-symbolic ideas. The model's ability to recursively "think" before "acting" demonstrates that architecture, not just scale, can be a primary driver of reasoning ability.

Practitioners: SOTA reasoning is no longer gated behind billion-dollar GPU clusters. This paper provides a highly efficient, parameter-light blueprint for building specialized reasoners that can run anywhere.

This isn't just scaling down; it's a completely different, more deliberate way of solving problems.

[Vladimir Klestinec @klestinec]

@RSD_Olomoucky A jak to vypadá s obchvatem Zábřehu?

[Dojnice @dojnice]

Vypůjčeno z instáče

[Laureát @zazasluhy]

Hustá dvojko, děkujeme!

[Alexandr Mitrofanov @AlexandrMitrofa]

Připomínám.

První skutečná zkouška pro @prezidentpavel.