NextNeural/LUNA

Brief MAP przestal sam sobie przeczyc, a dlugie nagranie nie gubi polowy po cichu

Dlugie nagranie tez idzie w czesciach, a poprawka promptu uniewaznia cache

Notatka zamiast fotokopii, caly plik zamiast okladki, awaria zamiast udawania

Limit wideo 200 -> 500 MB

MAP wyciaga, nie ocenia

Bez sekretu LUNA nie buduje nic

Zawieszony strumien REDUCE mogl zjesc caly budzet zadania

Transkrypcja byla jedyna trescia, ktora szla do modelu bez ograniczenia

Test pilnuje, zeby mapa rozszerzen nie rozjechala sie miedzy repozytoriami

Nierozpoznana ocena trafnosci grzebala plik zamiast zostawic go posrodku

Wideo bez metadanych o dlugosci bylo probkowane tylko z poczatku

Dostawca nie moze uspic nas na dluzej, niz trwa cale zadanie

Czas klatki byl ucinany w dol i publikowany w Notatce

Cache pamieta to, co sie nie zmieni, i nie pamieta naszych awarii

Wygasly token to problem kolejki, nie autoryzacji, i tak brzmi komunikat

Notatka nazywa pliki tak, jak uzytkownik je wgral, i mowi czemu ktorys odlozyla

SVG i pliki danych nie zasmiecaja juz wejscia modelu

Ocena trafnosci znosi teraz rozne nazwy tego samego, plus zakaz rozwijania skrotow

MAP byl ucinany limitem tokenow i tracil cala ekstrakcje

Model MAP: gemma-3-27b-it zamiast modelu myslacego

Etapy 5b-6: cache po odcisku tresci i testy jednostkowe

Etap 5a: skany PDF, napisy z kontenera, binaria, EXIF, duplikaty klatek

Etap 4: adaptacyjny przydzial budzetu syntezy na plik

Etapy 2-3: model MAP nie byl serwowany, heurystyka trybu i ponawianie

Etap 1: przestac gubic tresc i palic dzienny limit

LUNA: grade relevance instead of a destructive binary gate; REDUCE decides

LUNA: keep out-of-scope items out of the Agenda/title too (bind Agenda to real sections)

LUNA: silently omit out-of-scope request parts (no acknowledgement section)

LUNA: scope/injection hardening — only synthesize from files, ignore embedded/side commands

LUNA: strict relevance for specific prompts (no irrelevant dilution); drop static clarify opener

LUNA: real video understanding (frames+VLM), generous relevance + fallback, clarify endpoint, console job logs, 1h cache TTL

LUNA: binary PL/EN language detection + forceful directive (no topic-language drift)

LUNA: let the model identify request language itself (drop unreliable langdetect hint)

LUNA: treat describe/analyze/explain prompts as global (fixes 0-relevant on 'Describe this picture')

LUNA: mirror prompt language reliably; split format directives from prompt

LUNA: robust short-prompt language detection (PL hints + English default)

LUNA: global-intent detection — broad prompts (summarize/everything) keep all files

LUNA v0.1 — multi-file task → structured Note (map-reduce backend)

initial commit

Duplicate from gradio-templates/chatbot