Я никогда не был большим поклонником пул-реквестов.
До агентов было легче поверить, что церемония обмена комментариями к снимкам — эффективный способ совместной работы над программным обеспечением, но для команды Zed это никогда не работало. Мы часто работаем вместе в одном рабочем дереве, укрепляя доверие и общее понимание, обсуждая код по мере его написания. GitHub не позволяет вам говорить о коде до тех пор, пока вы не зафиксируете его и не отправите его, но к тому времени наши самые важные разговоры обычно уже заканчиваются.
Итак, в 2021 году мы основали Zed, чтобы выйти за рамки ограничений коммитов. Наш план состоял в том, чтобы создать редактор, достойный лучших разработчиков мира, а затем предложить лучший способ совместной работы внутри него. Мы тогда не предвидели, что проблемы, над которыми мы потратили годы, думая в контексте сотрудничества между людьми, станут еще более важными при сотрудничестве с агентами.
Все чаще диалог, генерирующий код, становится истинным источником нашего программного обеспечения. Этот разговор разворачивается постоянно, и по мере его изменения необходимо ссылаться на код. Git, организованный на основе дискретных коммитов, никогда не был предназначен для такой поддержки.
Итак, мы строим то, что есть. Мы называем это DeltaDB — это новый вид контроля версий, построенный на единой связной абстракции, которая преобразует ваши разговоры с агентами и рабочие деревья, которые они редактируют, в общие артефакты. Мы добились огромного прогресса с тех пор, как я впервые рассказал об этом прошлой осенью, и, поскольку бета-версия будет готова через несколько недель, я рад рассказать больше о том, что мы запускаем.
Каждая операция, а не только каждый коммит
DeltaDB разбивает вашу работу на поток более мелких изменений. Если Git сохраняет снимок при каждом коммите, то DeltaDB фиксирует каждую операцию между ними и присваивает каждой из них стабильную идентификацию. Поскольку к каждой разнице можно обратиться отдельно, вы можете указать на код в любой момент его развития, даже если он постоянно меняется. Это позволяет нам создавать версии рабочего дерева по мере его развития вместе с движущимися им диалогами.
Сообщение и созданное им редактирование записываются рядом, поэтому ни одно из них не отклоняется друг от друга. Поскольку в DeltaDB встроены бесконфликтные реплицированные рабочие деревья, многие люди и агенты могут редактировать одни и те же файлы одновременно на разных машинах. Файлы настоящие: агенты работают в них через терминал, и вы можете смонтировать все рабочее дерево на диск, когда захотите, чтобы на нем были свои собственные инструменты.
Исходный код теперь является исходным текстом
Поскольку каждая ссылка привязана к дельте, а не к номеру строки, она сохраняется, когда код перемещается под ней. Из любой строки прошлого разговора вы можете перейти к этому коду в том виде, в каком он есть сейчас или в том виде, в каком он был на момент его написания агентом. Из любой строки кода вы можете найти разговор, который ее создал, и все разговоры, которые с тех пор ее затрагивали.
Агенты тоже могут воспользоваться этим. Они изучают контекст кода, к которому они прикасаются, или созывают предыдущих агентов, которые работали над ним, и спрашивают, почему он написан именно так.
Вам не нужно брать на себя обязательства по сотрудничеству
На самом деле наша цель проста: разговор с агентом становится единственным разговором, который вам нужен. Товарищ по команде может присоединиться, пока работа еще продолжается, поговорить с агентом, который выполнил работу, и комментировать ее по ходу дела, не дожидаясь, пока вы примете решение и нажмете первым.
Запросы на включение, обсуждения и встроенные комментарии существуют для того, чтобы повторно присоединить обсуждение к коду постфактум, поскольку обсуждение и код находились в разных местах. Поставьте их на то же место, и церемония исчезнет. Git и CI остаются в том, в чем они хороши: проводят проверки и соединяют вас с остальным миром, а не являются местом, где совместная работа вынуждена происходить.
Что будет дальше
Программное обеспечение теперь обретает форму в ходе обсуждения, а не принятия решения. DeltaDB — это система контроля версий, созданная для этого, и через несколько недель мы начнем предоставлять ее первым пользователям.
Если вы хотите быть одним из первых, кто его попробует, присоединяйтесь к листу ожидания.
Похожие сообщения
Посетите похожие блоги команды Zed.
Были ...

Стадо овец пасется возле солнечных батарей в Сальтильо, штат Техас. Фотография: Анджела Пьяцца/The Dallas Morning News через Getty Images
Солнечная энергия впервые в США производит больше энергии, чем уголь
В мае солнечная энергия обеспечила 12,8% электроэнергии в США, несмотря на то, что Трамп предпочитает уголь чистой энергии
Несмотря на то, что Дональд Трамп отдает предпочтение углю, а не экологически чистой энергии, солнечная энергетика достигает новых успехов в США и остается ведущим источником новой энергии.
Данные, опубликованные в среду глобальным энергетическим аналитическим центром Ember, а также отчет Ассоциации производителей солнечной энергии (Seia) и аналитической компании Wood Mackenzie, показывают продолжающийся рост солнечной энергетики и снижение добычи угля в Соединенных Штатах, несмотря на федеральную политику. По словам Эмбер, в мае впервые солнечная энергия обеспечила в стране больше электроэнергии, чем уголь, или 12,8%. Уголь обеспечил 12,2%, что является четвертой самой низкой месячной долей за всю историю.
«В течение многих лет солнечная энергия росла в структуре электроэнергетики США», — сказал Николас Фулгам, старший аналитик по энергетике и данным в Ember. «В то же время угольная энергетика потеряла свой статус сначала как крупнейшего источника энергии в США, а затем постепенно, с годами, упала еще больше».
По словам Фулгама, в мае солнечная энергия также стала третьим по величине источником электроэнергии в США после природного газа и ядерной энергии. Производство угля достигло рекордного месячного минимума в апреле и лишь незначительно восстановилось в мае, что позволило увеличению солнечной генерации обогнать уголь, добавил он.
Электричество производится путем преобразования источников энергии – ископаемого топлива, возобновляемых ресурсов и ядерной энергии – в электроэнергию. При сжигании угля, нефти и природного газа для производства электроэнергии выделяется углекислый газ, который удерживает тепло в атмосфере и нагревает планету. Напротив, солнечная, ветровая, геотермальная, гидроэнергетика и атомная энергия не содержат углерода.
После примерно двух десятилетий практически неизменного потребления электроэнергии в США спрос на электроэнергию растет для обеспечения работы искусственного интеллекта, развития внутреннего производства и электрификации транспорта и отопления. Фулгам сказал, что он ожидает увидеть больше месяцев, когда солнечная энергия будет превышать выработку угля, прежде чем обгонять ее в годовом исчислении через несколько лет.
Эти вехи означают, что солнечная энергия «имеет постоянство» в то время, когда на федеральном уровне меньше поддержки возобновляемой энергии, добавил он.
В прошлом ветровая и солнечная энергия обогнали уголь, а в весенние месяцы, когда скорость ветра усиливается, только ветровая энергия опережала уголь. Ember получает почасовые и ежемесячные данные от Управления энергетической информации США.
Во всем мире производство электроэнергии из возобновляемых источников быстро растет. По данным Международного энергетического агентства, к 2030 году возобновляемые источники энергии станут крупнейшим мировым источником энергии, на который будет приходиться почти 45% производства электроэнергии.
На прошлой неделе республиканец Трамп объявил о плане стимулирования испытывающей трудности угольной промышленности США, потратив почти 700 миллионов долларов на поддержку угольных электростанций и экспорт угля. Трамп заявил на мероприятии в Белом доме, что «уголь — отличный бизнес» и что «с точки зрения власти на самом деле нет ничего подобного».
Мартин Почтарук, генеральный директор и основатель канадского производителя солнечных панелей Heliene, сказал, что Трамп может сказать, что уголь возвращается, но инвесторы будут вкладывать свои деньги в то, что принесет максимальную отдачу. И что касается производства солнечной энергии, что делает ее самым быстрорастущим видом топлива, добавил он.

RCE, который AMD не исправит
После того, как меня несколько раз прерывало надоедливое окно консоли, которое периодически появлялось на моем новом игровом ПК, мне удалось отследить вредоносный исполняемый файл до программного обеспечения AMD AutoUpdate.
В своем разочаровании я решил наказать это программное обеспечение, декомпилировав его, чтобы выяснить, как оно работает, и случайно обнаружил в процессе тривиальную уязвимость удаленного выполнения кода (RCE).
Первое, что я обнаружил, это то, что они хранят URL-адрес обновлений в файле app.config программы. Хотя немного странно, что они используют свой URL-адрес «Разработка» в производстве, он использует HTTPS, поэтому это совершенно безопасно.
Настоящая проблема начинается, когда вы открываете этот URL-адрес .xml в своем веб-браузере и понимаете, что все URL-адреса загрузки исполняемых файлов используют HTTP.
Это означает, что злоумышленник в вашей сети или государство, имеющее доступ к вашему интернет-провайдеру, могут легко выполнить MITM-атаку и заменить сетевой ответ любым вредоносным исполняемым файлом по своему выбору.
Я надеялся, что у AMD, возможно, есть какая-то форма проверки сертификата, гарантирующая, что она не сможет загружать и запускать неподписанные исполняемые файлы. Однако быстрый просмотр декомпилированного кода показал, что программное обеспечение AutoUpdate не выполняет такой проверки и немедленно выполняет загруженный файл.
Обнаружив это, я подумал, что стоит сообщить об этом в AMD, поскольку ситуация кажется довольно серьезной.
К сожалению, в условиях обслуживания их программы вознаграждения за ошибки указано, что атаки «человек посередине» выходят за рамки, и она была закрыта как таковая.
ОБНОВЛЯТЬ! Через день после того, как эта новость разразилась на Hacker News, AMD снова связалась со мной и сказала, что они все-таки рассмотрят этот вопрос.
Я пишу из AMD PSIRT. Мы все еще проводим внутреннюю проверку вашего отчета. Обратите внимание: даже если компания Intigriti отклонила заявку как выходящую за рамки программы вознаграждений, мы все равно будем рады рассмотреть детали, чтобы определить, может ли она быть потенциально обоснованной.   
Примечание. Intigriti — это сторонняя платформа по обнаружению ошибок, которую AMD использует для первоначальной сортировки, а PSIRT (группа реагирования на инциденты безопасности продуктов) — это группа внутренней безопасности AMD.
Кроме того, они попросили меня удалить сообщение в блоге, пока они не исправят проблему.
Нам сообщили, что сообщение в блоге, в котором обсуждается этот вопрос, уже было опубликовано, что, по всей видимости, не соответствует условиям программы. Не могли бы вы удалить сообщение и подождать, пока мы завершим проверку и предоставим официальный ответ?
Я согласился сделать это, что, оглядываясь назад, считаю, что это был неправильный выбор.
Отчет был помечен как выходящий за рамки рассмотрения, поскольку он не имеет права на получение вознаграждения в соответствии с текущими правилами нашей программы, поскольку он затрагивает дополнительные инструменты и основан на сценарии атаки MITM.
После дальнейшей внутренней проверки мы решили:
Выпустите CVE для этой уязвимости.
Внедрить исправление
Обеспечить вам признание исследователя безопасности
Согласившись закрыть мой блог до тех пор, пока уязвимость не будет исправлена, они подробно уточнили, что не будут мне платить, потому что это необязательный инструмент и требует MITM, но вместо этого они выдадут для этого CVE и отдадут мне должное.
Какому графику раскрытия информации вы намерены следовать?
например 90 + 30 дней
Я спросил их, какой период раскрытия информации они планируют соблюдать по этому вопросу. Отраслевой стандарт составляет 90 дней, и, просмотрев отчеты других исследователей, я могу подтвердить, что большинство уязвимостей AMD были устранены в течение 90 дней.
Привет @mrbruh! Нам, скорее всего, понадобится более длительное эмбарго, поскольку это затронет дополнительные инструменты, помимо Ryzen Master, и им потребуются выпуски. Я буду держать вас в курсе, когда мы узнаем больше.
Итак, вкратце, вот текущее состояние раскрытия информации:
Они заявили, что за это не предусмотрено вознаграждение, но попросили меня удалить сообщение в блоге, поскольку оно нарушает правила вознаграждения за обнаружение ошибок.
Они не только попросили меня удалить публикацию в блоге, но также попросили сохранить ее на более длительный срок по сравнению с отраслевым стандартом.
Они обосновали это...

Перейти к основному содержанию
Парламент Канады
Посетите парламент
Посетите
Франсэ
фр.
Отказ от ответственности в отношении петиций

URL статьи: https://mimo.xiaomi.com/mimocode
URL комментариев: https://news.ycombinator.com/item?id=48490826.
Очки: 312
# комментариев: 167

Nextcloud Hub 26 Spring: создано вместе, создано для будущего
Дата публикации
9 июня 2026 г.
Категории
Блог
Сообщество
Релиз
Автор
Михаил Коротаев
Мастодонт
Блюскай
LinkedIn
Десятилетие конфиденциальности, суверенитета и сотрудничества
Десять лет назад мы создали Nextcloud, чтобы решить проблему, которая сегодня еще более актуальна: зависимость от централизованного проприетарного программного обеспечения, которое угрожает нашей конфиденциальности и суверенитету. Организациям нужна перспективная структура, которая заменит централизованные устаревшие инструменты совместной работы. Тот, который может предоставить только открытый исходный код. 
От домашних облаков до крупных предприятий, правительств и отраслей — люди все чаще используют Nextcloud в качестве своего цифрового рабочего пространства. Это дает вам выбор: кто контролирует ваши данные, какие инструменты вы используете и сколько это стоит, насколько конфиденциальности для вас достаточно.
Следуя принципу открытого исходного кода, Nextcloud — это платформа, работающая под совместным управлением: нашего сообщества, наших партнеров и наших клиентов, а также Nextcloud как компании — гаранта стабильности и направления. Мы делимся тем, что создаем, поэтому оно создается наилучшим образом. Инновации минус экономика больших технологий.
Сегодня мы представляем Nextcloud Hub 26 Spring, наш юбилейный релиз. Это дает вам еще больше выбора для ваших инструментов, усовершенствованный пользовательский интерфейс, беспроблемную совместную работу и новую стратегию платформы, которая позволяет разработчикам получать еще больше выгод от нашей обширной экосистемы.
Построены вместе 🤝
С 2016 года компания Nextcloud GmbH управляет этим направлением, а Nextcloud и его платформа остаются предметом преданной работы тысяч людей. Разработчики, тестировщики, переводчики, писатели и дизайнеры, некоторые из которых создавали Nextcloud с момента его создания, некоторые присоединились к нам на этом пути.
Клиенты и партнеры, поставщики услуг, университеты и исследовательские организации, а также различные государственные организации, вносящие свой вклад в Nextcloud и предоставляющие ему ценные рекомендации. Nextcloud здесь, потому что нам всем не все равно.
Спасибо лучшему сообществу в мире 💙
Nextcloud никому не принадлежит, он принадлежит всем. Нет более могущественной организации, чем наше сообщество.
Мы хотим поблагодарить всех, кто был частью этого движения на протяжении последних 10 лет. Каждый участник Nextcloud и этого последнего выпуска. Вместе вы сформировали Nextcloud и продвинули все движение открытого исходного кода.
Спасибо всем, кто внес свой вклад в создание Nextcloud Hub 26 Spring! 💪
1Марчин
208d9eb321757f3a38fdaa69b7b9e31b_3b9055c
87потрясающе
а160в
abcmen
achn.syps
АднанЧекич
агурзил
aindriu80
aitzol76
Альбанобаттистелла
алев_караш
Александрдд
Алексгабилондо
Алекстомсен
Альманскис
амиго7 одиннадцать
АндиБинг
Андремартинссв
Энди Шерзингер
Antreesy.web
аптико
ар.бенито
арифпедия
Аргайл13
броняt2
Арне Майер
Артней
Асандикчи
пепел
асфальт
Аталантторе
Атирут.ваттанамонгкол
пока
баклин
Бала0997
beegii4870
Бертптрс
свищ
bkyceh
Бостьянлаба
бункирдни_2025
Брожиско2011
бубу
КафеТанго
Касраф
Кастильо92
Екатерина_mFb
chucbg1005
Крики
ДаниэльРиос
Даткойхью
Дехдан
Дерхаген
Девкрафтфун
Деви69
dfkdream
алмаз_гр
doc_nl
Дпинчейра
дпот
DWXXX
ухо
Эдгарсонс
ega22a
ЭГНАРОДОК
Юэн177
Fan_fr
fbausch_t
30 февраля
Фелисижан
Фермес
Фьюро
флавиова
ФранцискоФЖ
Фс00
золотой0камиа
H2CK
хакамама
хэндбросы
Helmo42
Энрике Мор
ХристиянБостанджиев
hvjhvlzl
Яметца
ИКОКА
Ильич
ИндрекХаав
Ивансссс
Изреель
Хавьер
ДжеБе
Жанн
Жером_HERBINET
Джони106
Джонатан Ниберг
Юлиушартль
КаббоуРашид
камен911
Каязерен
КекчуХа
кейзокс
Хуршидбой
Кодзима Имамура
крзотр
Кшимохата.stylez
хитрый
курн77
Квентин
lc98
лдмпаб
лева
LHBit
Лилиан Эмминг
lj.pinho
локнесс3
жалюзи
ЛСК1759
lubos_kolouch
Лучиомаринелли
Людо_код
рысь312
м.шанни
магдефлоу
магог
магический брецель
Махди856
Махешдкулкарни
МаркРьера
МариноФаджана
МартинБонде
Массис
Матиас234
матм
Мбузада
МегеКаплан
Меджо
Мер0ме
мескобалазс
мхамини340
Мик.Вотарафонг
Микельгс
милосрамек
МисигароN
Modestas_CreekPathAdvisors
Муу
mpiffault
мумм
n13i
нцива
Нельсон40514
Неролайн.doo
nextcloud.dropper674
Нгиллермобрян
Никвергессен
николас_б
Нильсдинг
Нинукс
НорвегияРазвлечения
охора0923
олекса
P0ld3rb0y
paulk_transifex
полкат...

URL статьи: https://mapcomplete.org/
URL комментариев: https://news.ycombinator.com/item?id=48490532.
Очки: 159
# комментариев: 31

Новый отчет Glean показал, что работники проводят почти полный рабочий день в течение недели, контролируя ИИ.
Чон Ён Чже / AFP через Getty Images
2026-06-11T11:48:08.505З
Читать в приложении
Копировать ссылку
Фейсбук
WhatsApp
Х
LinkedIn
Блюскай
Темы
Влияние ссылки
Сохранить
Сохранено
Предполагается, что ИИ экономит время работников. Вместо этого некоторые сотрудники сообщают, что каждую неделю тратят несколько часов на уборку после него.
Новый отчет Института ИИ Glean's Work, подготовленный совместно с исследователями из таких университетов, как Нотр-Дам, Стэнфорд и Калифорнийский университет в Беркли, показал, что белые воротнички тратят в среднем 6,4 часа в неделю на «ботситинг» ИИ — снабжают его контекстом, проверяют выходные данные, отлаживают ошибки и исправляют ошибки.
В период с декабря 2025 года по январь 2026 года исследователи опросили 6000 штатных работников в США, Великобритании и Австралии, которые в основном работают за компьютерами или цифровыми инструментами.
Термин «ботситинг» был придуман авторами отчета для описания часто упускаемой из виду работы, необходимой для того, чтобы сделать ИИ полезным.
«Теперь работники тратят в среднем 6,4 часа в неделю на бот-сидение — большую часть полного рабочего дня каждую неделю», — говорится в отчете.
«Часто утомительная» и «утомительная» работа
Полученные результаты подчеркивают растущую разницу между ростом индивидуальной производительности и эффективностью всей компании — с парадоксом производительности, с которым сталкиваются многие компании, сообщили на этой неделе Джулиана Каплан и Джейкоб Зинкула из Business Insider в серии статей «Великая перезагрузка кодирования».
В то время как 87% работников, опрошенных в отчете Glean, заявили, что используют ИИ на работе, а 75% заявили, что он делает их более продуктивными, только 13% заявили, что благодаря этому их организация работает значительно лучше.
Изучите BI-игры
Сделайте разумный перерыв в своем дне и посмотрите, как далеко вы продвинетесь.
Играть сейчас
По словам Ребекки Хиндс, руководителя Института искусственного интеллекта в Glean и одного из авторов отчета, большая часть недостающей производительности поглощается работой, которую сотрудники никогда не ожидали выполнить.
В среду на подкасте «Когнитивная революция» Хиндс назвал ботситинг «часто утомительной» и «изнурительной» работой, которая «не вознаграждается, не ценится, не отслеживается и не измеряется и уж точно не стимулируется внутри организации».
Риск выхода
Такое бремя, похоже, сказывается на моральном духе сотрудников.
В отчете говорится, что работники, которые тратят необычно большую часть своего времени на работу с ИИ-ботами, на 73% чаще активно ищут другую работу.
«Работники, которые поглощают это без признания и вознаграждения, утомляются. Затем они начинают возмущаться. Затем они начинают полировать свои резюме», - говорится в отчете.
Согласно отчету, разочарование выходит за рамки дополнительной работы. Многие сотрудники теперь тратят свое время на перемещение информации между разъединенными системами искусственного интеллекта, исправление ошибок и предоставление контекста, который уже должен быть у инструментов, фактически становясь посредником между технологиями, которые плохо работают вместе.
В некоторых случаях работников также просят автоматизировать те части своей работы, которые им больше всего нравятся, сказал Хиндс в подкасте, указывая на сотрудников службы поддержки клиентов, которым нравится строить отношения, но вместо этого все чаще ожидается, что они будут контролировать агентов ИИ.
«Это то, что дает вам радость и смысл в работе», - сказала она. «Это очень опасно».
Разрыв цикла ботситинга
По мнению исследователей, решение заключается не в простом внедрении большего количества искусственного интеллекта. Организации, которые видят наибольшие выгоды, зачастую больше работают с ИИ: помогают сотрудникам получить доступ к нужному контексту, обучают их эффективному использованию технологии и устанавливают более четкие стандарты того, как должна выглядеть хорошая работа с помощью ИИ.
«Компании, идущие вперед, делают что-то другое», — говорится в отчете.
«Они не тратят большую часть своего времени на использование ИИ. Они тратят большую часть времени на работу вокруг него: настройку контекста, определение того, как выглядит «хорошо», формирование суждений и принятие решения о том, что вообще никогда не следовало передавать модели».
Альтернатива, предупреждают авторы, продолжает расплачиваться ботситингом, и «в стабильном состоянии...

6.0.0
11 июня 2026 г.
МайкМакКуэйд
Сегодня я с гордостью анонсирую Homebrew 6.0.0.
Наиболее значительными изменениями по сравнению с версией 5.1.0 являются новый механизм безопасности Tap Trust, новый более быстрый и меньший по умолчанию внутренний Homebrew JSON API, изолированная программная среда в Linux, улучшенные настройки по умолчанию, полученные в результате нашего опроса пользователей, множество улучшений пакета Brew, улучшенная производительность и первоначальная поддержка macOS 27 (Golden Gate).
✨ Основные моменты с версии 5.1.0
🔐 Нажмите доверие
Homebrew 6.0.0 представляет доверие. Сторонний кран может содержать произвольный Ruby, не находящийся в песочнице, который работает на вашем компьютере, поэтому Homebrew теперь требует, чтобы краны (а также формулы и контейнеры с проверкой) были явно доверенными, прежде чем их код будет оценен или запущен. Это снижает риск вредоносных или скомпрометированных кранов, при этом официальные краны Homebrew остаются доверенными по умолчанию. Подробности смотрите в новой документации Tap-Trust.
Homebrew обеспечивает начальное доверие касаний, поэтому ненадежные нажатия помечаются до запуска их кода, доверяет проверенным элементам касаний перед установкой, останавливает автоматическое переключение ненадежных касаний, закрепляет списки разрешенных, запрещенных и доверенных касаний на удаленных устройствах и использует доверие касаний при оценке всех формул и бочек.
Brew Tap получает команды для управления доверием касания, может доверять касанию по его удаленному URL-адресу, Brew Trust добавляет флаг --json=v1, а Brew Tap-info добавляет доверенное поле.
Пакет Brew уважает доверенные: параметр и дамп пакета Brew записывают записи доверенных пакетов, помечая пользовательские удаленные краны как доверенные.
На docs.brew.sh появились новые страницы, в том числе Tap-Trust, объясняющие новую модель доверия Homebrew, а Homebrew доверяет тестам-ботам.
⚡ Внутренний API JSON по умолчанию.
Внутренний API JSON теперь используется по умолчанию, расширяя возможности меньшего API, который Homebrew недавно снова включил и включил для разработчиков. Он объединяет все метаданные Homebrew в одну загрузку, поэтому Brew обновляется быстрее и меньше обращается к сети. Это было разрешено через HOMEBREW_USE_INTERNAL_API, начиная с версии 5.0.0; эта переменная теперь устарела (см. ниже).
🐧 Песочница Linux
Песочница Linux Bubblewrap объединяет Linux с macOS, где этапы сборки, тестирования и постустановки уже выполняются в песочнице. Для разработчиков он включен по умолчанию, Homebrew перенес свою логику песочницы macOS для совместного использования кода, улучшил поведение песочницы Linux (с Homebrew/homebrew-core, устанавливающим среду песочницы в CI), усилил этапы установки в песочнице, исполняемые перехватчики изолированной программной среды, разрешил журналы в песочнице сборки, установил Bubblewrap на размещенную Ubuntu и пропускает настройку песочницы для заданий, содержащих только синтаксис.
⚙️ Лучшие настройки по умолчанию
После нашего опроса пользователей Homebrew мы внесли множество изменений на основе результатов. Наиболее примечательным является то, что режим запроса используется по умолчанию для разработчиков, поэтому установка Brew и обновление Brew отображают сводную информацию о зависимостях и запрос на подтверждение перед внесением изменений.
Homebrew добавляет планы зависимостей запросов и поддержку cask, принимает подтверждения запросов одним ключом и согласовывает запросы пробного запуска запросов.
Homebrew собирает запросы на обновления вместе, печатает сводку запроса на обновление раньше, пропускает запрос на обновление, если она пуста, добавляет окончательную сводку обновления Brew и объясняет выборку метаданных обновления.
📦 набор для заваривания
Пакет Brew получил множество улучшений, в первую очередь параллельную установку формул, которая теперь автоматически запускает задания по умолчанию, а также расширения npm и krew, более широкую поддержку очистки и, в Windows, поддержку winget.
Homebrew добавляет поддержку очистки в расширения npm, Cargo, Go и uv и запрашивает перед удалением во время очистки.
Homebrew запускает Brew Bundle Krew напрямую через kubectl-Krew, уважает CARGO_HOME и друзей за груз, добавляет флаг --describe для добавления Brew Bundle и пробует mas install, прежде чем вернуться к mas get.
Homebrew добавляет флаги отключения типа пакета, улучшает руководство по проверке и проверяет статус ссылки на формулу.
Homebrew сериализует блокировки формул, объединяет неосновные DSL в один файл, удаляет комментарии описания из пакета/удаления Brew и избегает синтаксического анализа вывода списка сервисов Brew.
Brew Bundle выполняет установку npm более безопасно.
🏎️ Производительность
Домашнее пиво стало быстрее по всем направлениям: улучшена производительность при запуске, на ~30% быстрее заваривание листьев, параллельный выбор вкладок для бутылок...

обнимающее лицо
открыть-r1
Общественный
ФилиалыТеги
Открыть меню дополнительных действий
Папки и файлы
ИмяИмя
Последнее сообщение о коммите
Дата последней фиксации
Последний коммит
 
История
199 коммитов
.github
 
активы
 
журналы
 
рецепты
 
сценарии
 
хмуриться
 
источник/open_r1
 
тесты
 
.gitignore
 
ЛИЦЕНЗИЯ
 
Makefile
 
README.md
 
setup.cfg
 
setup.py
 
Навигация по файлам репозитория
Открыть R1
Полностью открытая копия DeepSeek-R1. Этот репозиторий находится в стадии разработки, давайте создадим его вместе!
Оглавление
Обзор
План атаки
Установка
Модели обучения
СФТ
ГРПО
Оценка моделей
Воспроизведение результатов оценки Deepseek
Генерация данных
Сгенерируйте данные из модели R1, дистиллированной смолой.
Сгенерируйте данные из DeepSeek-R1
Содействие
Обзор
Цель этого репозитория — построить недостающие части конвейера R1 так, чтобы каждый мог воспроизводить и строить на его основе. Проект прост по конструкции и в основном состоит из:
src/open_r1: содержит сценарии для обучения моделей, а также для генерации синтетических данных:
grpo.py: обучает модель с помощью GRPO на заданном наборе данных.
sft.py: выполняет простое SFT модели в наборе данных.
генерировать.py: генерирует синтетические данные из модели с помощью Distilabel.
Makefile: содержит простые в использовании команды для каждого шага конвейера R1, использующие приведенные выше сценарии.
План атаки
В качестве руководства мы будем использовать технический отчет DeepSeek-R1, который можно условно разделить на три основных этапа:
Шаг 1: воспроизведите модели R1-Distill, извлекая высококачественный корпус из DeepSeek-R1.
Шаг 2: реплицируйте чистый конвейер RL, который DeepSeek использовал для создания R1-Zero. Вероятно, это потребует создания новых крупномасштабных наборов данных для математики, рассуждений и кода.
Шаг 3: покажите, что мы можем перейти от базовой модели к RL-настроенной посредством многоэтапного обучения.
Новости 🗞️
🧑‍🍳 [26.05.2025] (Шаг 1 завершен!) Мы выпускаем Mixture-of-Thoughts — тщательно подобранный набор данных для рассуждений, состоящий из 350 тысяч проверенных трассировок, полученных из R1. Набор данных охватывает задачи по математике, программированию и естественным наукам и предназначен для того, чтобы шаг за шагом научить языковые модели рассуждать. Мы также предоставляем рецепт для обучения OpenR1-Distill-7B, который повторяет возможности рассуждения deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B и знаменует завершение шага 1 в проекте Open R1.
⚡️ [2025/03/11] (обновление №3): Мы публикуем набор данных CodeForces-CoTs, содержащий 10 тысяч задач конкурентного программирования и 100 тысяч решений, извлеченных из R1. Мы также выпускаем IOI24: новый эталон очень сложных задач международных олимпиад. Модель 7B Qwen, обученная на CodeForces-CoT, может превзойти Claude 3.7 Sonnet на IOI24, а модель 32B может превзойти сам R1.
∞ [2025/02/10] (обновление №2): Мы выпускаем набор данных OpenR1-Math-220k, состоящий из 220 тысяч трасс, полученных из R1, в новой версии NuminaMath. Модели, обученные на этом наборе данных, соответствуют производительности моделей DeepSeek.
🔥 [2025/02/02] (обновление №1): Мы реализуем первые части конвейеров обучения, вывода и оценки. Пойдем!
Установка
Внимание
Библиотеки полагаются на CUDA 12.4. Если вы видите ошибки, связанные с ошибками сегментации, дважды проверьте версию, на которой работает ваша система, с помощью nvcc --version.
Чтобы запустить код в этом проекте, сначала создайте виртуальную среду Python, используя, например. уф.
Чтобы установить UV, следуйте Руководству по установке UV.
Примечание
В качестве ярлыка запустите make install, чтобы настроить библиотеки разработки (описано ниже). После этого, если все настроено правильно, вы можете опробовать модели Open-R1.
uv venv openr1 --python 3.11 && source openr1/bin/activate && uv pip install --upgrade pip
Совет
Для пользователей кластера Hugging Face добавьте экспорт UV_LINK_MODE=copy в ваш .bashrc, чтобы подавить предупреждения кэша от uv.
Затем установите vLLM и FlashAttention:
УФ-пип установить vllm==0.8.5.post1
uv pip install setuptools && uv pip install flash-attn --no-build-isolation
При этом также будет установлен PyTorch v2.6.0, и очень важно использовать эту версию, поскольку для нее скомпилированы двоичные файлы vLLM. Затем вы можете установить оставшиеся зависимости для вашего конкретного случая использования с помощью pip install -e .[СПИСОК РЕЖИМОВ]. Большинству участников мы рекомендуем:...

Это было пятнадцать лет назад (потерпите, я работаю в этой отрасли с конца 90-х, большинство моих хороших историй начинаются именно так), и у вас есть два старших разработчика в SaaS-компании. Один из них пишет на 40% больше строк кода, чем другой. Этот разработчик лучше? Более эффективен для бизнеса? Должен ли другой полировать свое резюме?
Конечно, нет. Вы хотели бы знать, что на самом деле было отправлено. Что он сделал для клиентов, для доходов, для надежности. Строки кода, пиар имеет значение… мы потратили пару десятилетий на то, чтобы понять, что это стереотипно плохие способы оценки разработчика, до такой степени, что предлагать их сегодня просто смехотворно.
Тааак… Вот что индустрия разместила на рекламных щитах в этом году:
Google: 75% нового кода создано искусственным интеллектом
Антропный: ~80% объединенного производственного кода написано Клодом.
, а инженеры выпускают «в 8 раз больше кода за квартал».
OpenAI: также ~80%
, видимо.
Курсор: «В день пишется более 100 миллионов строк корпоративного кода».
Каждый из них является претензией на объем. «Процент кода, написанного ИИ» — это всего лишь строки кода с лучшим публицистом. (Скептик во мне, редактирующем этот черновик, хотел бы отметить, что все они не случайно являются теми или иными поставщиками ИИ, поэтому для них очень важно стимулировать внедрение.)
Раньше мы заявляли о результатах
Перемотав несколько лет назад, вы увидите, что цифра в заголовке была другой по сути, а не только по размеру. Главным утверждением GitHub было то, что разработчики выполняли задачи на 55% быстрее.
со вторым пилотом. Что бы вам ни нравилось в этом исследовании (многие так делали), но это было утверждение о результате. Смелый, фальсифицируемый, о ценности. Если бы это было неправильно, вы могли бы доказать, что это неправильно.
Заявления о 2026 году не могут быть отклонены. В этом их гениальность; Фраза «75% нашего кода написана искусственным интеллектом» может быть правдой, и эта цифра будет продолжать расти, независимо от того, стало ли что-то лучше (более быстрая доставка, меньшее количество инцидентов, более довольные клиенты и т. д.). Цифры могут разочаровать вас только в том случае, если принятие застопорится, а принятие — это единственное, что большинство из нас считает реальным. 📈
Итак, претензий стало больше, а говорить стали меньше. Что произошло между ними?
Бит, который никто не помещает на рекламный щит
Итоговые доказательства усложнились, вот что произошло.
Самым сильным результатом в пользу усыновления по-прежнему являются Cui et al.
; почти 5000 разработчиков, +26% выполненных задач, при этом наибольший прирост приходится на младших разработчиков. Не совсем оспаривается. Но тогда GitClear
показал рост оттока кода и срыв рефакторинга по мере углубления внедрения Copilot. Тогда МЕТР
провел исследование, на которое многие цитировали: опытные разработчики ПО с открытым исходным кодом работали на 19% медленнее при использовании ИИ в своих собственных кодовых базах, хотя считали, что они на 20% быстрее.
Но! Попридержите мое пиво… в феврале 2026 года METR фактически вернуло его обратно
: их последующие оценки изменились на ускорение (с полосами погрешностей, достаточно широкими, чтобы можно было проехать на Moto Guzzi с корзинами!), и они полностью отказались от дизайна исследования - потому что разработчики теперь отказываются работать без ИИ и не могут достоверно самостоятельно отчитываться о времени, потраченном на агентскую работу. Их последняя позиция: ИИ, вероятно, ускорит разработку в 2026 году, и мы больше не можем точно измерить, насколько.
Между тем, на уровне компаний, согласно опросу NBER, в котором приняли участие около 6000 руководителей
обнаружили, что 69% фирм активно используют ИИ, и примерно девять из десяти сообщают об отсутствии измеримого влияния на производительность. Консенсус перекрестных исследований составляет где-то около 10% организационной выгоды. Не ничего! Все равно чертовски полезно! Буууут, тоже не территория «разработчики вам больше не нужны».
И если вы скептик, все еще цитирующий «на 19% медленнее», вы тоже выбираете вишни. Исследования продолжают обновляться; индустрия только что изменила то, что она имеет значение.
Метрики тщеславия теперь в духе ИИ
Честно говоря, это не просто заявления поставщиков ИИ. SEI и Accenture Карнеги-Меллона запустили Модель зрелости внедрения ИИ
всего несколько дней назад: пять уровней, восемь измерений, статистика, согласно которой около 95% организаций не видят никакой прибыли. «8 уровней разработки с помощью искусственного интеллекта» Стива Йегге.
ранжирует вас по тому, какие инструменты вы используете и насколько сильно вы им управляете. И каждый поставщик инструментов теперь предлагает лестницу зрелости, верхняя ступенька которой обычно «используйте больше нашего продукта». Эти парни...

Anthropic извинилась за невидимые ограждения Claude Fable
Компания заявляет, что сделает скрытую защиту, предотвращающую дистилляцию модели, такой же заметной, как и другие меры безопасности.
Роберт Харт
11 июня 2026 г., 11:40 UTC
Изображение: Грань
Роберт Харт — лондонский репортер The Verge, освещающий все, что связано с искусственным интеллектом, и старший научный сотрудник Тарбелла. Ранее он писал для Forbes о здоровье, науке и технологиях.
Anthropic извинилась за скрытое ограничение своей новой модели искусственного интеллекта Claude Fable 5 с помощью скрытых ограждений, которые подрывают позиции как исследователей, так и конкурентов, использующих ее для разработки конкурирующих систем. Компания заявляет, что меняет курс и будет более прозрачной в отношении того, когда вступят в силу ограничения, даже если это означает, что Fable будет отклонять больше запросов.
Fable — первая широко доступная модель в классе систем искусственного интеллекта Anthropic Mythos, группе, которую компания месяцами предупреждала, что она слишком опасна для публичного выпуска. Anthropic заявляет, что устранила некоторые из этих рисков, запустив Fable с мерами безопасности, которые не позволяют ей отвечать на определенные запросы «высокого риска». Одна из областей, в которой Anthropic заявила, что она ограничит реакцию Fable, — это дистилляция, метод обучения меньших моделей ИИ с использованием результатов более крупных.
В системной карточке Fable — общедоступном документе, который разработчики ИИ публикуют, чтобы объяснить, как работает система — Anthropic заявила, что будет обрабатывать запросы, которые, по ее мнению, являются попытками дистилляции, напрямую изменяя и ухудшая ответы модели. Пользователи не будут уведомлены о том, что они активировали меры безопасности, или о том, что ответы были изменены.
Anthropic заявила, что теперь меняет свой подход к дистилляции: запросы теперь будут возвращаться к Claude Opus 4.8, предыдущей флагманской модели Anthropic, сообщила компания в сообщении на X. Anthropic также будет явно сообщать пользователям: «Вы увидите это каждый раз, когда это произойдет».
Это похоже на то, как Fable обрабатывает запросы в других областях высокого риска. Когда срабатывают функции безопасности в таких областях, как биология, химия и кибербезопасность, запросы перенаправляются через Opus 4.8, если только они не заблокированы полностью в соответствии с более широкими правилами безопасности компании, например, касающимися наркотиков, оружия или другого запрещенного контента. В некоторых случаях, особенно в биологии, меры защиты были откалиброваны настолько широко, что Fable практически непригодна даже для базовых запросов, что Anthropic признал в комментарии The Verge.
«Видимые меры защиты можно проверить, поэтому они должны быть надежными, а для их правильной реализации требуется время», — пишет Anthropic. "Невидимые меры защиты могут быть нацелены более узко, что позволяет нам быстро выпускать продукцию с очень небольшим количеством ложных срабатываний. По этой причине мы выбрали невидимые меры защиты - и это был неправильный компромисс. Вы должны иметь представление о мерах защиты, которые у нас есть, и о том, почему. Мы сожалеем, что не смогли найти правильный баланс".
Это изменение последовало за резкой негативной реакцией со стороны исследовательского сообщества в области искусственного интеллекта по поводу решения Anthropic молча ограничить пользователей, подозреваемых в попытке превратить Fable в конкурирующие модели. Критики предупреждают, что эта мера защиты может также повлиять на третьи стороны, пытающиеся оценить передовую модель. В системной карточке Anthropic заявила, что способность новых моделей ускорять разработку ИИ оправдывает направленность этих запросов, отметив, что «использование Claude для разработки конкурирующих моделей уже нарушает наши Условия обслуживания». Anthropic ранее обвиняла китайских конкурентов, таких как DeepSeek, в несправедливом переработке ее моделей в «промышленных» масштабах.
Следите за темами и авторами этой статьи, чтобы видеть больше подобных статей в ленте своей персонализированной главной страницы и получать обновления по электронной почте.
Роберт Харт
Самый популярный
Разбор телефона iFixit Trump подтверждает, что это обман HTC
Xbox предупреждает о «перезагрузке» в рамках подготовки к увольнениям
Около миллиона паспортов и удостоверений личности с фотографией остались незащищенными в общедоступном Интернете.
Microsoft ограничивает доступ к Claude Fable для сотрудников из-за проблем с сохранением данных
Клод Фабл не будет отвечать на элементарные вопросы биологии
Подробнее об искусственном интеллекте
В прошлом году дата-центры Amazon использовали 2,5 миллиарда галлонов воды.
Deezer запускает музыку с искусственным интеллектом...

BYD привезет в Канаду 5-минутную зарядку электромобиля Flash
Фред Ламберт | 10 июня 2026 г. — 16:04 по тихоокеанскому времени
57 комментариев
BYD готовится запустить свою мегаваттную сеть «Flash Charging», которая может увеличить дальность действия примерно на 250 миль (400 км) за 5 минут, в Канаду – первое подтвержденное развертывание в Северной Америке.
План был раскрыт через новое объявление о вакансии BYD в Торонто для менеджера, которому поручено реализовать «стратегию расширения сети быстрой зарядки BYD и рост бизнеса по всей Канаде».
В марте 2025 года компания BYD представила свою систему мгновенной зарядки мощностью 1000 кВт вместе с 1000-вольтовой Super e-Platform, а в начале этого года уже повысила ее мощность до 1500 кВт с помощью батареи Blade второго поколения, что более чем в 3 раза превышает мощность всего, что сегодня используется в Северной Америке.
Автопроизводитель построил более 5700 станций флэш-зарядки в Китае примерно за год, и, как мы сообщали ранее сегодня, теперь он использует в 2,4 раза больше зарядной мощности в месяц, чем Tesla добавляет в свою сеть Supercharger.
Но когда в марте BYD объявила о внедрении технологии Flash Charging за рубежом, список охватывал Европу, Латинскую Америку, Ближний Восток, Африку и Азиатско-Тихоокеанский регион. Северной Америки нигде не было.
Это только что изменилось.
BYD нанимает сотрудников для создания сети Flash Charging в Канаде
На этой неделе BYD North America опубликовала список вакансий для «Менеджера по развитию бизнеса в области флэш-зарядки» в Торонто, где компания собирает свою канадскую команду по запуску, в которой только за последнюю неделю было опубликовано более 10 управленческих должностей.
Публикация оставляет мало места для интерпретации. Эта должность отвечает за реализацию «стратегии расширения сети быстрой зарядки BYD и роста бизнеса по всей Канаде», включая:
Разработка моделей затрат и прибыли для флэш-зарядки в Канаде, включая политику субсидирования
Развитие местных партнеров для «модернизации электросетей, установки оборудования и услуг по эксплуатации на месте»
Формулирование «разумного плана сети для станций флэш-зарядки»
Управление проектами строительства станций совместно со штаб-квартирой BYD.
Совместная эксплуатация станций с местными партнерами.
BYD ищет кандидатов с опытом работы на коммерческих зарядных станциях или накопителях энергии не менее 5 лет, а также с опытом работы в области электротехники.
Короче говоря, BYD не просто поставляет автомобили в Канаду — он планирует построить и эксплуатировать собственную инфраструктуру зарядки, взяв за основу оригинальную схему Tesla Supercharger.
Создан для канадских зим.
Выбор времени имеет смысл. Канада снизила тариф на китайские электромобили со 100% до 6,1% в январе в рамках системы квот, и с тех пор BYD подтвердил планы по открытию 20 канадских дилерских центров, начиная с Торонто.
Аккумулятор Blade второго поколения также особенно хорошо подходит для канадского рынка. BYD утверждает, что может заряжать аккумулятор от 10% до 70% примерно за 5 минут даже при температуре -20°C (-4°F), что напрямую решает проблему замедления зарядки в зимнее время, которое остается одним из главных препятствий на пути внедрения электромобилей в Канаде.
Для сравнения, новые шкафы Tesla Supercharger V4 имеют максимальную мощность 500 кВт для автомобилей, а большинство североамериканских электромобилей не могут выдерживать мощность более 350 кВт. Станции флэш-зарядки BYD предназначены для автомобилей с напряжением 1000 В, потребляющих ток до 1000 А, и компания сочетает их со встроенным аккумулятором, чтобы ограничить воздействие на местную сеть — именно поэтому в канадских объявлениях о вакансиях особое внимание уделяется партнерам по «модернизации электросетей».
Взгляд Электрека
Это значительное событие. Канада собирается обогнать США по скорости зарядки.
В то время как американские водители де-факто придерживаются потолка в 350-500 кВт, а тарифы США полностью исключают BYD, канадцы теперь, вероятно, получат зарядку мегаваттного класса наряду с некоторыми из самых дешевых электромобилей на рынке. Контраст на границе быстро станет неприятным.
Лучший комментарий от LPark
Нравится 11 людям
Они ясно говорят об этом в статье, но я считаю, что большинство не-энтузиастов электромобилей упустят ту часть, что они НЕ достигнут «мгновенной зарядки», если только у них нет автомобиля BYD с «Super e-Platfo…

Сообщения
Игровые консоли имеют долгую историю использования веб-браузеров. С момента появления Всемирной паутины консоли пытались выйти в Интернет. Браузеры на игровых консолях изначально были попыткой предоставить дешевый доступ в Интернет для случайной аудитории, не обладающей техническими знаниями, однако с течением времени они стали более крупной и интегрированной частью систем.
В этой статье подробно рассматриваются браузеры на игровых консолях, но рассматриваются только официальные веб-браузеры. На многих консолях есть браузеры, которые можно установить с помощью специальной прошивки или домашней сборки, но они выходят за рамки этой статьи, как и невеб-системы, такие как Satellaview, и онлайн-сервисы, которые не предоставляют браузер, такие как XBAND, Sega Meganet и Sega Channel.
Браузеры игровых консолей представляли интерес для веб-разработчиков в тот период, когда персональные компьютеры и мобильные браузеры все еще завоевывали популярность. В целом, разработка консольных браузеров дает представление о молодой сети, которая медленно растет и утверждается, а также дает представление о пользовательских интерфейсах игровых консолей.
CD-i
Формат Compact Disc-Interactive и аппаратное обеспечение, созданные Philips и Sony, были злополучной попыткой донести интерактивное мультимедиа до масс. Разработка проекта началась в середине 80-х, а домашние игроки появились в 1991 году.
Включение CD-i в качестве «игровой консоли» здесь является спорным, поскольку она была разработана и рекламировалась с гораздо более широкими возможностями. Однако к концу своего существования она продавалась скорее как игровая консоль, и именно как игровая консоль она сегодня наиболее известна – особенно благодаря печально известным играм Mario и Zelda.
С помощью модема и диска CD-Online (известного в США как Web-i), выпущенного в конце 1995 года, пользователи могли получить доступ к Интернету очень элементарным способом. Термин «интернет-лайт» часто встречается в сочетании с CD-i, поскольку Интернет и вся Всемирная паутина не только развивались, но и CD-i был довольно ограниченной машиной, которая не была хорошо оборудована для поддержки полномасштабной сети.
Главное меню CD-Online Disc 97-10.
Браузер работал и имел ссылки на различные веб-порталы, но был очень ограничен, даже учитывая примитивную сеть того времени. Ограниченная оперативная память CD-i означала, что он мог хранить очень мало информации, и что простое использование браузера перезаписывало бы другие значения в памяти, такие как настройки и сохранения игр. Идея заключалась в том, что CD-i станет более дешевым компьютерным устройством на базе телевизора, доступным по цене ниже, чем обычные домашние компьютеры, что могло бы сделать его шлюзом в Интернет для менее технологически грамотных людей.
В 1996 году была выпущена клавиатура CD-i KeyControl, а также дополнительные диски CD-Online. Идея заключалась в том, что периодически будут выпускаться новые диски с дополнительными играми, программным обеспечением и поддержкой периферийных устройств. Согласно записям, всего было выпущено шесть дисков, а более поздние версии включали возможность разработки и развертывания собственной домашней страницы. К концу 1998 года CD-Online прекратил свое существование на CD-i, а на рубеже тысячелетий была запущена версия сервиса для ПК. В начале 2000-х годов он сошёл на нет, и домены отключились, а в середине 2000-х все CD-Online полностью прекратилось.
Сега Сатурн
Консоль Sega 1994 года, Saturn, получила доступ в Интернет в конце 1996 года с выпуском Sega Net Link — крошечного устройства со специальным чипом и модемом на 28,8 Кбит/с, который вставлялся в порт картриджа.
Для Net Link американская компания PlanetWeb предоставила свой браузер PlanetWeb как «Пользовательский веб-браузер NetLink», эффективный и легкий браузер со специальным движком, который был адаптирован и выпущен для различных устройств в сотрудничестве с производителями. Читая страницу часто задаваемых вопросов PlanetWeb за 1997 год, становится ясно, что их браузер был создан специально для телевизионных устройств и существующих консолей, что делает его оптимальным для Saturn.
Из-за того, что телевизоры имеют экраны с низким разрешением по сравнению со специальными мониторами,...

Почему ИИ не заменил инженеров-программистов и не заменит
Кодирующие агенты как обычная технология
Арвинд Нараянан и Саяш Капур
11 июня 2026 г.
Существует большая тревога и неуверенность в том, что ИИ заменит рабочие места. Как мы можем отказаться от расплывчатых предупреждений и напыщенных прогнозов и использовать данные для решения этого вопроса? Хороший способ — взглянуть на профессию, в которой возможности ИИ развиты дальше всего и внедрение происходит исключительно быстро: разработка программного обеспечения.
В этом эссе мы утверждаем, что существует достаточно доказательств, чтобы отвергнуть мнение о том, что как только возможности ИИ достигнут определенного порога, это приведет к массовым увольнениям. Учитывая, что это верно даже в секторе с очень небольшим количеством нормативных барьеров, большинство других профессий, вероятно, будут еще более смягчены.
Мы также хорошо понимаем, почему это так. Мы можем думать о многих видах работы над знаниями, включая разработку программного обеспечения, как о сэндвиче «решить-выполнить-доставить». ИИ сжимает уровень «исполнения» — середину сэндвича — но два других уровня сопротивляются автоматизации, и это невозможно преодолеть одними улучшениями возможностей.
В заключение мы выражаем осторожный оптимизм в отношении будущей траектории спроса на разработку программного обеспечения. Это эссе является первым в серии, и в следующем будут рассмотрены причины, по которым карьера отдельных инженеров-программистов может оказаться неустойчивой, даже если общий спрос в целом здоровый. Серия основана на опубликованной литературе по экономике и программной инженерии, наших собственных оценках и наблюдениях за агентами ИИ, а также на размышлениях многих инженеров-программистов о настоящем и будущем влияния ИИ на их профессию, почерпнутых как из опубликованных работ, так и из нашего взаимодействия с сообществом.
Истории о массовых увольнениях в сфере программного обеспечения, вызванных ИИ, кажутся классической «промывкой ИИ».
Рассмотрим три истории, попавшие в заголовки газет, и их контраст с реальностью:
В феврале финтех-компания Block (создатель Cash App, Square, Afterpay и других подобных приложений) объявила об увольнениях 4000 сотрудников, потому что, по словам основателя Джека Дорси, искусственный интеллект «открывает новый способ работы» с «меньшими и более плоскими командами», в частности, ссылаясь на улучшения возможностей модели в конце 2025 года.
Но последующие репортажи выявили радикально иную картину. После увеличения численности персонала более чем в три раза во время пандемии компания оказалась под огромным финансовым давлением. Специалист по данным из команды Cash App Наоко Такеда сообщила, что Блок «засунул ИИ всем в глотку», однако она увидела «очень ограниченный прирост производительности». Она отказалась от повышения удержания на 75% и уволилась. У других опрошенных сотрудников было совершенно иное понимание того, на что способен ИИ в Block и компетентно ли Дорси разбирается в проблемах.
Как отметил Аарон Леви, генеральные директора склонны к заблуждениям относительно полезности ИИ, поскольку они могут создавать быстрые прототипы, но не видят 90% работы, необходимой для превращения их в готовый продукт. Публичные заявления Дорси об ИИ, похоже, соответствуют именно этой схеме.
В апреле Snap уволила около 1000 человек, а генеральный директор Эван Шпигель в своей записке об увольнении в первую очередь назвал ИИ причиной увольнения. Он также сказал, что ИИ генерирует 65% нового кода. На самом деле увольнения последовали за кампанией инвестора-активиста с требованием сокращения расходов. (Snap сообщала о чистых убытках каждый полный год с момента IPO в 2017 году, а в 2026 году акции упали более чем на 30%). Характерно, что характер сокращений, таких как 150 должностей, охватывающих различные роли в подразделении дополненной реальности, не коррелирует с сокращениями, которые мы ожидали бы увидеть, если бы они были вызваны искусственным интеллектом (т.
В мае Intuit объявила о 3000 сокращениях, а также о сделках с Anthropic и OpenAI. Пресса связала эти два события, назвав увольнения реструктуризацией, управляемой искусственным интеллектом. На этот раз генеральный директор фактически отказался от этой простой версии, заявив, что «ничего из этого не имеет отношения к искусственному интеллекту» и что сокращения касаются «ролей, требующих большой координации» и слишком большого количества управленческих уровней.
Мы не че...

URL статьи: https://daringfireball.net/2026/06/macos_27_golden_gate_removes_the_dumb_icons_from_menu_items
URL комментариев: https://news.ycombinator.com/item?id=48487435.
Очки: 286
# комментариев: 146

URL статьи: https://dronexl.co/2026/06/09/pokemon-go-scans-niantic-vantor-military-drone-navigation/
URL комментариев: https://news.ycombinator.com/item?id=48487029.
Очки: 628
# комментариев: 289

Добро пожаловать на LWN.net
Вам доступен следующий контент, доступный только по подписке.
абонентом LWN. Тысячи абонентов зависят от LWN
лучшие новости из сообществ Linux и свободного программного обеспечения. Если вам это нравится
статью, пожалуйста, рассмотрите возможность подписки на LWN. Спасибо
за посещение LWN.net!
Джо Брокмайер
10 июня 2026 г.
Агентские системы искусственного интеллекта можно использовать для самых разных целей.
автономно от имени пользователя-человека: открывать или управлять ошибками, генерировать
код, отправлять запросы на включение и (по-видимому) даже жаловаться на
отказ. В мае разработчик Fedora обнаружил, что предположительно
Агент-мошенник приставал к проекту разными способами:
переназначение ошибок, фабрикация бесполезных ответов на ошибки и даже
убедить разработчиков объединить сомнительный код с Anaconda
установщик. Он также отправил ряд запросов на включение (PR),
некоторые согласились на несколько проектов по добыче. Учетная запись Fedora
связанные с агентом, были отозваны его групповые привилегии и
бардак убран, но мотив действий агента по-прежнему
загадка.
«Как-то беспорядочно»
27 мая Адам Уильямсон скопировал
Разработчик Fedora и тестирующие списки рассылки в сообщении Натану
Джованнини о том, что выглядело как неконтролируемая агентская система искусственного интеллекта
под контролем Джованнини. «Замечательно, что вы пытаетесь исправить
вещи, но результаты кажутся немного нестабильными».
Уильямсон сказал, что он все еще просматривает историю
действия Джованнини в Bugzilla, но уже заметил ряд
проблемы. Например, Уильямсон обнаружил десятки случаев
Агент Джованнини присваивает записи Bugzilla его учетной записи после отправки якобы связанных
тянуть
запросы к вышестоящим проектам или закрытие
ошибка после слияния PR
в восходящий проект. В некоторых случаях агент просто закрывал ошибки
с комментариями
которые либо повторяли исходную ошибку, либо были, как сказал Уильямсон о
этот комментарий,
«на первый взгляд правдоподобно, но проблематично в других отношениях».
Кроме того, Уильямсон сообщил, что Джованнини (или его агент) имел
отправил исправления, которые были неправильными, а затем «ответил на
возражения с обоснованиями, созданными LLM, которые в конечном итоге
вынудил сопровождающего объединить исправление». Агент, как
Пользователь GitHub «nathan9513-aps» имел
отправил запрос
запрос на Анаконду
установщик, используемый Fedora и другими дистрибутивами Linux. PR
в описании утверждалось, что это исправление для Анаконды
ошибка, которая могла привести к сбою установки, но на самом деле патч
сохранил параметр ядра, передаваемый в командной строке, который, казалось,
не иметь ничего
иметь отношение к фактической ошибке.
С тех пор учетная запись агента на GitHub была отключена. Теперь оно появляется в
разговоры на GitHub как «призрака», который является
заполнитель по умолчанию для удаленных учетных записей пользователей. Таким образом, это
трудно, если не невозможно, собрать воедино полный след всех
действия агента на GitHub.
Уильямсон довольно дипломатично заявил, что действия агента не были
«окажет положительное влияние на Fedora или предшествующие проекты»,
и предложил Джованнини настроить агента так, чтобы он был «существенно
менее автономен». Он специально просил, чтобы агент не назначал
ошибки Джованнини, измените их состояние или «отправьте сообщение с уверенностью».
утверждения или рекомендации по конкретным действиям» без человеческого
обзор.
Взломали?
Позже, 27 мая, Уильямсон сказал:
что Джованнини ответил ему в частном порядке, сообщив, что его
учетные данные были скомпрометированы и что не он стоял за этим
система ИИ. «Очевидно, поэтому мы должны относиться к любым действиям, которые они
воспринял с подозрением", - сказал Уильямсон. Он планировал рассмотреть
ошибки, затронутые в отчете Джованнини, «еще больше
агрессивно», и просил помощи у других, чтобы оценить их как
ну.
Ответ
позже в тот же день якобы от Джованнини сказал, что смог
восстановить доступ к своим учетным записям GitHub и Fedora», и в настоящее время я
обеспечение безопасности и проверка всех задействованных систем и учетных данных». Ответ
сказал, что его аккаунт на GitHub называется «nathangiovannini99». ...

Америке в 250 лет: революционная искра
Специальный репортаж журнала Smithsonian
Сначала они смеялись. Потом они посмеялись. Наконец, они обвинили его в колдовстве. Серебряный мастер племени чероки по имени Секвойя потратил годы на то, чтобы выцарапывать на бумаге странные знаки. В 1821 году соплеменники, обеспокоенные его одержимостью, отдали его под суд за занятия черной магией. Секвойя настаивал на том, что его изобретение позволит носителям чероки впервые записывать ирокезский язык. Чтобы проверить его утверждение, старейшины племени приказали маленькой дочери Секвойи, Айоке, уйти в другую комнату. Отец и дочь по отдельности делали пометки на бумаге и рассказывали своим опекунам в каждой комнате, что означают эти отметки. Потом бумаги обменялись. Когда каждый смог прочитать сообщения другого вслух, подозрение сменилось удивлением.
Изумленные старейшины тут же попросили его научить их революционному методу транскрипции. В течение шести месяцев каждый четвертый чероки, или цалаги, умел читать и писать. За четверть века люди чероки достигли более высокого уровня грамотности, чем некоренное население страны.
Беспрецедентное достижение произошло после многих лет работы человека, чье имя означает «свиная лапка», что, возможно, является отсылкой к его ярко выраженной хромоте. Секвойя родился в 1770-х годах в Теннесси в семье чероки и белого отца. Он вырос в культуре своей матери и не читал и не писал по-английски. Во время войны 1812 года он служил вместе с американскими солдатами, иногда используя английское имя Джордж Гесс. Вероятно, этот опыт познакомил его с письменной речью, или с тем, что он называл «говорящими листьями». 
После войны Секвойя переехал в Алабаму и начал экспериментировать с идеограммным подходом к письменности чероки, в котором каждое слово было символом, но он отказался от этого как громоздкого и слишком сложного для изучения. В конце концов он нашел 86 слогов, обозначающих определенные звуки, причем каждый слог был представлен символами, заимствованными из греческого, иврита и английского языков. Позднее сокращенная до 85 символов слоговая азбука Секвойи стала не просто творческим триумфом, но новым средством самоуправления и культурной памяти: к 1827 году у чероки была письменная конституция, и все, от охотничьего руководства до священных песнопений, можно было записать для потомков. «Чероки Феникс», первая газета коренных народов в Соединенных Штатах, вышла из печати в 1828 году с использованием его символов. Другие последовали за ним. 
Слоговое письмо получило широкую оценку, поскольку его фонетическая точность и простота значительно облегчили понимание английского языка. «Превосходство алфавита Гусса очевидно и полностью доказано опытом, — писал в 1836 году Альберт Галлатин, министр финансов США, дипломат и лингвист. — Мальчик учится за несколько недель тому, что занимает два года нашего времени». Тем не менее, внезапная массовая грамотность не обуздала растущий аппетит правительства США к родине чероки в Северной Каролине, Джорджии, Алабаме и Теннесси. Вскоре после того, как Галлатин сделал свои комментарии, правительство заставило десятки тысяч чероки мигрировать по «Дороге слез» на территорию, которая сейчас называется Оклахомой.
Несмотря на эту трагедию, чероки перенесли слоговое письмо в свой новый дом и, возможно, даже через Атлантику. Говорят, что в Либерии чероки по имени Остин Кертис, который женился на коренной общине ваи, использовал слоговую азбуку для разработки сценария для ваи, который впоследствии послужил источником вдохновения для написания письменных работ по всей Западной Африке. Сам Секвойя переехал в Мексику, где и умер в 1843 году.
Сегодня, когда лишь несколько тысяч чероки свободно говорят на языке своих предков, слоговое письмо является ключевым инструментом в сохранении культуры цалаги. Подростки используют его, чтобы переписываться друг с другом; в детских книгах он используется для передачи традиционных сказок; а официальные документы и дорожные знаки общаются в режиме, изобретенном Секвойей, — трогательные напоминания о том, как блестящие способности и упорство одного человека могут изменить мир. 
Вы знали? Куда пропал Секвойя?
Непонятно, почему Секвойя уехал в Мексику, когда ему было 80 лет, в 1842 году, но, по словам эксперта из Национального исторического музея чероки, он...

%PDF-1.3
%Äåòåë§ó ÐÄÆ
4 0 объект
>
поток
xY]ÛÆ}÷¯àS[F_¶ mî¶*¢¸ZY»VàµIÞ4÷×÷p4ä ÈØ»E°,ÍpÈÃÃ3ÔèýHÈD,åz¯)]Z&YiLmE¿ÒGI¬³
ø§YÆ)%i®VQJKë,Iå#Ýþðhè
AB)¢¼
0XÇq.ýÓ42$¹ßçì¯ÿâ²e¸Èaò?å÷ô;ý#ãø
~á"¹Ã_)?îÝE
a _3LNð'óB§br%VÖrGWÓGÅÅÿ( GÿʱA¼:DG ÜÆI;úyÌ^VÙÐDTþ~pîBÇ&9£~ .:`$0iÆügfI&|N+¬"H« ÉÆÝÁ^ÎåëD;dìp½!¼ða~Oð1¢®¡¸¯^3k-GSçyx'c
µ¡àg6#÷cÁY-BK*sÊcDð$)dø yÜ¡gÆK6BY/Õâ¢[9G%¸«

URL статьи: https://www.adafruit.com/product/6125?src=raspberrypi.
URL комментариев: https://news.ycombinator.com/item?id=48481857.
Очки: 296
# комментариев: 314

Фермер жертвует землю для парка, город продает ее для строительства центра обработки данных — подарок в размере 10 долларов превратился в 10 миллионов долларов для городского правительства, а в следующем десятилетии ожидается налог в размере 30 миллионов долларов | Оборудование Тома
окно.ваниль = окно.ваниль || {};
окно.ФУРГОН = окно.ФУРГОН || {};
// Для AB-тестирования
// список флагов функций доступен @ https://purch1.atlassian.net/wiki/spaces/SUPPORT/pages/10863312897/Feature+Flags
вар defaultFlags = {"categoryDekLabel": {"enabled": true}, "searchModal": {"apiEnabled": true}, "navSubscribe": {"enabled": true}, "regionDropdown": {"enab led":true},"regionRedirect":{"enabled":true},"xenforoReadMore":{"enabled":true},"xenForoComments":{"enabled":true,"source":"api "},"jwplayer":{"carousel":{"enabled":true,"IDs":{"playerID":"3ctY47st","searchPlaylistID":"E849Pwt6","divID":"botr_E849Pwt6_3c tY47st_div","fallbackPlaylistID":"E849Pwt6","fallbackDivID":"botr_E849Pwt6_3ctY47st_div","key":"PQRPe9rcDKVpvWTxi78IpFIsjl2YGAd ypF5ix2YVG1nfZtwI", "tintLogo": false, "useSearchPlaylist": false}, "previewDuration": {"enabled": true, "durationSeconds": 46}, "cta": f alse,"waitForAdLoad":false,"disabledGlobalSiteLocales":[],"signPosting":{"videoTitle":{"enabled":true,"videoTitleLink":{"enable d":true}}}},"positionByCharCount":false,"placementPosition":4,"sidebar":false,"voucher":{"enabled":false},"jwx":{"enabled":fal se,"siteID":"","placementID":"","baseAdTag":""},"stickyPlayer":{"whitenStickyLogo":true,"trigger":"adImpression"},"typeUsed":{" JWPLAYER_CAROUSEL_DESKTOP":"ALL_GEOS","JWPLAYER_CAROUSEL_MOBILE":"ALL_GEOS","JWPLAYER_EDITORIAL_MOBILE":"ALL_GEOS"}},"i18n":{" useV2":true},"prettyReview":{"enabled":true},"newsletter":{"homepage":{"enabled":true,"besideMagsWidget":false,"placementIndex" :2,"source":"101","analytics":[{"analyticsTrigger":"widgetViewed"}]},"exitIntent":{"enabled":true,"cookieExpiryDays":14,"source e":"15","darkLogo":false},"mobile":{"enabled":true,"setTimerDelay":null,"scrollDepthTrigger":80},"listingSidebar":{"enabled":tr ue,"source":"2","analytics":[{"analyticsTrigger":"widgetViewed"}]},"articleSidebar":{"enabled":false,"source":"2","analytics": [{"analyticsTrigger":"widgetViewed"}]},"articleInbodyContent":{"enabled":true,"template":"slice","positionByCharCount":false,"s ource":"60","analytics":[{"analyticsTrigger":"widgetViewed"}]},"kiosq":{"source":"106"},"multiSubscribe":{"enabled":false,"sou rce":"302"},"modal":{"darkLogo":true},"newsletterPage":true},"chatbot":{"url":"https:\/\/bot.tomshardware.com","endText":"Мы тестирование HammerBot, искусственного помощника, обученного исключительно на библиотеке экспертного контента Tom's Hardware. Пожалуйста, опробуйте его и сообщите нам, что вы думаете в этой ветке форума","homepage":{"enabled":true},"header":{"enabled":false,"title":"shop with. isa","url":"","rightAlign":false}},"tagLinks":{"displayLinksAfterArticle":true,"displayAllTagsByDefault":false,"tagsToInclude":["freeform"],"displayIndexedTagsOnly":true,"tagsToExclude":[],"displayGalleryTags":false,"displ ayCarouselTags":false},"enableAutoTagged":true,"breadcrumbs":{"articleTypeBreadcrumb":{"enabled":true},"enable d":true,"theme":"legacy"},"sponsoredScroll":{"enabled":true,"allowedArticleTypes":["news","feature"],"device":[" mobile","tablet"]},"sponsoredPost":{"rendering":{"homepage":{"headline":{"enabled":true},"strapline":{"enabled" :true},"отказ от ответственности":{"enabled":true},"label":{"enabled":true}},"listings":{"headline":{"enabled":true},"strapli ne":{"enabled":true},"disclaimer":{"enabled":true},"label":{"enabled":false}},"article":{"headline":{"enabled": true},"strapline":{"enabled":false},"disclaimer":{"enabled":false},"label":{"enabled":true}}},"titleFont":"'Open Sans', Arial, sans-serif","font":"'Open Sans', Arial, sans-serif","bgColor":"#fff","label":{"font":"'Open Sans', Arial, sans-serif","backgroundColor":"#e94e1b","fontSize":"0.8125rem","textColor":"#333","freeTextColor":"#e94e1b"},"categoryLink":{"backgroundColor":"#e94e1b"}},"a dviser":{"searcher":{"enabled":true,"defaultDateRange":"DATE_RANGE_24_MONTHS"},"endpoint":{"recommendations":"https:\/\/api.recommendations.adviser.main.p...

Филипп
пифы
Общественный
ФилиалыТеги
Открыть меню дополнительных действий
Папки и файлы
ИмяИмя
Последнее сообщение о коммите
Дата последней фиксации
Последний коммит
 
История
22 коммита
источник
 
.gitignore
 
АВТОРЫ
 
КОПИРОВАНИЕ
 
Журнал изменений
 
УСТАНОВИТЬ
 
Makefile.am
 
НОВОСТИ
 
ЧИТАЙТЕ
 
README.md
 
autogen.sh
 
configure.ac
 
Навигация по файлам репозитория
Посетите https://github.com/philipl/inferencefs/, чтобы узнать о последних новинках в области файловых систем без данных!
πfs: Никогда больше не беспокойтесь о данных!
πfs — это новая революционная файловая система, которая вместо того, чтобы тратить пространство на хранение
ваши данные на жестком диске, хранит ваши данные в формате π! У вас никогда не закончится
снова пробел — π содержит все файлы, которые только могут существовать! Они сказали 100%
сжатие было невозможно? Вы смотрите на это!
πfs очень просто построить:
Во-первых, вы должны установить в своей системе пакеты autoconf, automake, libfuse.
Например, если у вас есть Debian, попробуйте:
sudo apt-get установить autotools-dev
sudo apt-get установить automake
sudo apt-get установить libfuse-dev
./autogen.sh
./настроить
сделать
сделать установку
πfs очень прост в использовании:
">
πfs -o mdd=
где каталог метаданных — это место, где πfs должен хранить свои метаданные (например,
как имена файлов или расположение ваших файлов в π), а точка монтирования — это ваша
обычная точка монтирования файловой системы.
Какое отношение π имеет к моим данным?
π (или пи) — одна из самых важных констант в математике.
множество интересных свойств (о которых вы можете прочитать в Википедии)
Предполагается, что одним из свойств π является то, что оно нормально:
то есть все его цифры распределены равномерно, причем
подразумевается, что это дизъюнктивная последовательность, означающая, что все возможные
где-то в нем будут присутствовать конечные последовательности цифр. Если мы рассмотрим
π в системе счисления 16 (шестнадцатеричной), то легко увидеть, что если эта гипотеза
верно, то все возможные конечные файлы должны существовать в пределах π. Первый
Запись об этом наблюдении датируется 2001 годом.
Отсюда можно сделать небольшой шаг, чтобы увидеть, что если π содержит все возможные файлы,
почему мы тратим эксабайты пространства на хранение этих файлов, когда мы могли бы просто
найдите их в π!
Каждый файл, который мог существовать?
Это верно! Каждый файл, который вы когда-либо создавали или кто-либо другой создал или
создадим! Нарушение авторских прав? Это всего лишь несколько цифр π! Они были
всегда там!
Но как мне найти свои данные в π?
Пока вы знаете индекс π вашего файла и его длину, это
простая задача по извлечению файла с использованием формулы Бейли-Борвейна-Плуффа
Точно так же вы можете использовать формулу, чтобы изначально найти индекс вашего файла
Мы все знаем, что поиск длинной последовательности цифр может занять некоторое время.
в π, поэтому из практических соображений нам следует разбить файлы на более мелкие.
куски, которые легче найти.
В этой реализации, чтобы максимизировать производительность, мы рассматриваем каждый отдельный байт
файла отдельно и найдите его в π.
Итак, я нашел свои байты в π, но как мне запомнить, где они находятся?
Что ж, вам, очевидно, нужно их где-то записать; ты мог бы использовать кусок
бумаге, но помните, сколько места мы сэкономили, переместив наши данные в π? Почему
разве мы не храним там расположение наших файлов!?! Еще лучше, расположение наших файлов в
π — это метаданные, и, как мы все знаем,
метаданные становятся все более важными во всем, что мы делаем. Разве это не кажется
здорово, что удалось сгенерировать так много метаданных? Зачем тратить время на устаревшие данные
когда вы можете просто иметь дело с метаданными, и с большим их количеством!
Да, но что произойдет, если я потеряю расположение своих файлов?
Нет проблем, местоположения — это всего лишь метаданные! Ваши файлы все еще там, сидят
в π - они никогда не исчезнут, не так ли?
Почему эта штука такая медленная? Мне потребовалось пять минут, чтобы сохранить текстовый файл в 400 строк!
Что ж, это всего лишь первоначальный прототип, и не волнуйтесь, всегда действует закон Мура!
Куда нам идти дальше?
Есть большой потенциал на будущее!
Поиск и поиск переменной длины пробега!
Арифметическое кодирование!
Параллелизуемый поиск!
Облачный поиск по π!
πfs для Hadoop!
О
πfs — файловая система без данных!
Ресурсы
Readme
Лицензия...

С выпуском Claude Fable стало ясно, что Anthropic переходит от стихов к повествовательным объектам корпоративного масштаба. Чтобы идти в ногу с конкурентами, компания разрабатывает широкий портфель моделей, оптимизированных для всего литературного набора.
Название модели
Описание
Афоризм
Одно предложение, но оно всегда кажется правильным
Хайку
Маленькое стихотворение, маленькая купюра
Маргиналии
Предоставляет незапрошенные комментарии к вашему коду.
Аннотация
Обобщает доводы, что этого не произошло
Сонет
Среднее стихотворение, средний счет
Диатриба
Сонет, но сердитый
Опус
Длинное стихотворение, весь счет
Трактат
Опус, но цитирование оставлено в качестве упражнения для читателя
Мифы
Опус, но страшно
Басня
Мифы, пока вопрос не имеет значения
Басня (xhigh)
Банкротство
Сага
Басня, но с лишней извилистостью
Сага (без сокращений)
Включает ответы на несвязанные вопросы
Лор
Для интерпретации требуется вики
Кинематографическая вселенная
Несколько саг со слоем отправки знаний
Кинематографическая вселенная (режиссерская версия)
Тот же ответ, на 42% больше токенов
Условия использования
Никакой ответственности за ответы или их последствия.
Чрезвычайно большой повествовательный блок
Перед использованием требуется просмотреть сегмент «ранее включенный»
Омнибус
Точная настройка будет продолжаться до тех пор, пока моральный дух не улучшится.

Политика в отношении экспоненты искусственного интеллекта
июнь 2026 г.
В одном из побочных сюжетов «Властелина колец» двое хоббитов пытаются пробудить Древоборода — мудрое, но тяжеловесное разумное дерево — чтобы защитить его лес от армии, которая его вырубает. Проблема в том, что Древобород действует совсем с другой скоростью, чем хоббиты. Ему требуется целый день, чтобы просто поздороваться с другим деревом, поэтому заставить его и его коллег действовать достаточно быстро практически невозможно.
Пересечение ИИ и наших политических институтов немного похоже на хоббитов и Древобородов. ИИ развивается молниеносными темпами: всего за четыре года модели ИИ прошли путь от едва способных написать связную строку кода до написания большей части кода в крупных компаниях, занимающихся ИИ. Подобные успехи были достигнуты в биологии, физике, математике, финансах, юриспруденции, переводе и многих других областях. Законы масштабирования ИИ, которые предсказывают экспоненциальный рост общих когнитивных способностей с ростом вычислительной мощности, теперь имеют под собой более чем десятилетие эмпирических доказательств. Если эти законы масштабирования продлятся еще год или два, мы, скорее всего, получим то, что я называю Мощным ИИ, или «страной гениев в центре обработки данных».
Напротив, политика – и особенно законодательство – движется очень медленно. Часто на это есть веские причины: правительства обладают серьезными полномочиями, и обычно к лучшему, если они не используются слишком поспешно. Но несоответствие во времени, тем не менее, очень болезненно: за несколько лет, которые потребуются Конгрессу для принятия мер, ИИ может превратиться из забавной игрушки в страну гениев.
За последние несколько лет, с тех пор как ИИ стал основной коммерческой технологией, те из нас, кто хотел относиться к ней ответственно, столкнулись с дилеммой. Мы могли ясно видеть, куда движется экспонента: мы сильно подозревали, что через несколько лет ИИ станет одной из редких технологий, которая фундаментально изменит весь политический ландшафт, точно так же, как ядерное оружие изменило геополитику, а промышленная революция фундаментально изменила все экономические и социальные проблемы. Но для тех, кто смотрел только на то, что мог сделать ИИ в то время, он выглядел гораздо более приземленной технологией — возможно, похожей на новейшее потребительское приложение или криптовалюту. Было трудно убедить большинство политиков и компаний в том, что что-то иное, кроме принципа невмешательства, имеет смысл. И, честно говоря, тот факт, что радикальные последствия ИИ еще не проявились, и что мы не знали точно, какую форму они могут принять, затруднял разработку правильной политики, даже если бы было желание действовать.
Учитывая ограничения, налагаемые этой ситуацией, многие защитники безопасности (в том числе Anthropic) до сих пор были сосредоточены на пропаганде политических действий, которые сохраняют возможность выбора, обеспечивают быструю реакцию в будущем или дают миру лучшее понимание того, что происходит — такие вещи, как законодательство о прозрачности, экспортный контроль над чипами и сбор данных о влиянии ИИ на рабочую силу. Этого недостаточно, но они чувствовали, что это все, что было возможно.
Однако за последние несколько месяцев доказательства невероятной мощи ИИ, а также его рисков стали неоспоримыми. Возможно, наиболее показательным примером является Claude Mythos Preview и открытие того, что пограничные модели создают вполне реальные риски для кибербезопасности, создавая потенциал для разрушения финансового сектора, критически важной инфраструктуры и национальной безопасности. Mythos Preview внес изменения в глобальную картину кибербезопасности. Но его более широкое значение заключается в том, что он вне всякого сомнения доказывает, что модели ИИ теперь являются инструментами глобального и национального стратегического значения. Киберриски, которые представляют модели класса Mythos, будут не последними, с которыми нам придется столкнуться. Я считаю, что вскоре могут последовать биологические риски и что серьезные риски автономии ИИ, возможно, не за горами.
Сейчас нам, глобально и коллективно, необходимо активировать медленный и шаткий политический аппарат, чтобы справиться с рисками и возможностями, которые с этого момента будут накапливаться на удивление быстро. Многие политики демонстрируют повышенную открытость к действиям,...

← Все эссе
Эссе в свитках
Побег
Скорость
IPO SpaceX готовится бросить вызов гравитации — физической и финансовой.
Прокрутка
Предложение
Крупнейшее IPO за всю историю.
SpaceX оценила свой дебют в $1,77 трлн, что обогнало оценку Saudi Aramco в $1,7 трлн как самую крупную в истории. Каждый блок стоит 25 миллиардов долларов. Aramco была единственной компанией, которая когда-либо приблизилась к этому; знаменитые IPO в сфере высоких технологий практически не регистрируются.
Предложение
Но много не купишь.
Из этих 1,77 триллиона долларов только около 4% (примерно 75 миллиардов долларов) продаются населению. Остальные 96% остаются запертыми с инсайдерами. Удерживайте эту мысль; это имеет значение позже.
Претензия
Реальный, быстрый рост.
Выручка SpaceX быстро растет: $4,6 млрд в 2022 году, $8,7 млрд в 2023 году, $14,0 млрд в 2024 году, $18,7 млрд в 2025 году. За три года она увеличится примерно в четыре раза, даже несмотря на замедление темпов роста.
Претензия
Тогда Это.
Чтобы оправдать цену в 1,77 триллиона долларов, Morgan Stanley (соведущий андеррайтер) указывает на 2040 год: 3,4 триллиона долларов. Уменьшите масштаб обеих осей, чтобы они соответствовали этому размеру, и последние четыре года превратится в кусочек. Это в 182 раза больше, чем SpaceX продала в прошлом году.
Наивное чтение
41,5% в год. Пятнадцать лет.
В совокупности эта цифра превращает 18,7 миллиарда долларов в 3,4 триллиона долларов. Агрессивно – но действительно ли это беспрецедентно?
Наивное чтение
Tesla поднялась круче.
Изобразите темпы в виде кривых, и у Tesla будет более крутая кривая: 62% в год против 41,5%, необходимых SpaceX. Если судить по темпам, SpaceX — более укрощенная история. Так что скорость не главное.
Рефрейминг
Нижний бар.
Опустите каждое восхождение к одной точке: его пятнадцатилетнему темпу роста. У SpaceX позиции ниже, чем у Tesla: 41,5% против 62%. По рейтингу SpaceX — это нижняя планка, а не верхняя. Так как же он смотрится на поле?
Рефрейминг
Против поля.
Сопоставьте другие великие процентные ставки по одному и тому же критерию: пятнадцатилетний рост, каждое очко остается на той же стартовой линии. Лишь немногие из них превзошли рейтинг SpaceX: ранние Tesla, Amazon, Cisco. Большинство никогда этого не делало. Если судить по одному только показателю, 41,5% — это много, но не невозможно.
Рефрейминг
От 160× База.
Но не все ставки зарабатываются в одном и том же месте. Дайте точкам вторую ось (начальный размер), и они разойдутся веером. Все те компании, которые переросли SpaceX, были небольшими; Tesla получила 62% от 117 миллионов долларов. SpaceX нужно 41,5% из 160-кратной базовой суммы.
Граница
Рост имеет предел скорости.
В зависимости от размера появляется форма, которая изгибается вниз. Чем больше вы начинаете, тем медленнее вам разрешено расти. Кривая сохраняется независимо от того, измеряете ли вы 1980-е или 2020-е годы.
Форма
Граница роста.
Составьте кривую, и она станет очевидной: начальный размер объясняет примерно половину тех, кто быстро растет (R² ≈ 0,53). Не жесткий закон, а устойчивая тенденция. Быстрый рост с гигантской базы похож на подъем из более глубокого гравитационного колодца: чем тяжелее тело, тем больше скорости требуется, чтобы просто сойти с орбиты. Размер становится фактором, ограничивающим скорость для поддержания устойчивой скорости.
Выброс
Измерьте зазоры.
Измерьте, насколько далеко каждая компания находится от границы: ее фактический рост ÷ то, что предсказывает тенденция. Этот разрыв является остатком того, насколько он превысил скорость или не дотянул до нее.
Выброс
Оцените их.
Удалите пробелы из облака и отложите их в сторону, а затем выровняйте каждую компанию, от наибольшего превышения к наименьшему.
Выброс
Большинство сидят рядом 1,0×.
В рейтинге почти каждая компания имеет показатель, близкий к 1,0×, поскольку ее размер растет примерно так же быстро, как и прогнозировалось. Горстка преодолевает планку; каждый сидит в своем собственном классе.
Выброс
Вне коллектора.
Сверните эти оценки в распределение. Тесла 1,49× является рекордом – прямо за пределами забора. Требуемое SpaceX 2,15× выходит за рамки этого значения: статистический выброс, примерно на 44% превышающий лучший результат, когда-либо полученный данными.
Телль
79% Маржа. На уровне 3,4 триллиона долларов.
Прогноз также предполагает рентабельность EBITDA на уровне 79%. Aramco, добывающая самую дешевую нефть на Земле, управляет 55%. Программное обеспечение занимает около 45%. А 3,4 триллиона долларов в пять раз превысят Walmart, что является самым высоким доходом, который когда-либо получала любая компания. Одна фирма. Строим ракеты.
Масштаб
Шесть процентов всего.
Заголовок вперед: доля SpaceX составляет 41,5%, в то время как экономика США растет на консенсусном уровне ~3,7% в номинале. К 2040 году выручка одной компании составит ~6%...

Облачная ГИС-платформа
Легкая облачная ГИС-платформа для визуализации, исследования и анализа геопространственных данных.
GeoLibre построен с использованием Tauri, React, TypeScript, MapLibre GL JS,
DuckDB-WASM Spatial и Deck.gl. Одно и то же рабочее пространство работает на рабочем столе
и веб-среды, быстро адаптируясь к экранам мобильных устройств.
работа с локальными и облачными данными, файлы проектов, стили, плагины и
современные геопространственные рабочие процессы.
Открыть живую демо-версию
Начать
Руководство пользователя
Скачать приложение
Чем GeoLibre занимается сегодня¶
Рабочая область карты MapLibre¶
Панорамируйте, масштабируйте, вращайте и наклоняйте карту MapLibre с базовыми картами OpenFreeMap или с пустым фоном. Переключайте встроенные элементы управления навигацией, глобусом, рельефом, геолокацией, масштабом, атрибуцией и логотипом, а также такие инструменты на карте, как «Измерение», «Закладка», «Мини-карта» и «Состояние просмотра».
Локальные и удаленные данные¶
Загружайте локальные и удаленные векторные и растровые данные, проверяйте атрибуты в таблице и управляйте ими (переименовывайте, скрывайте, изменяйте порядок и удаляйте поля, а также экспортируйте), стилизуйте слои с помощью одиночных, классифицированных, градуированных символов и символов выражений, изменяйте порядок, переименовывайте и обновляйте слои, а также сохраняйте, повторно открывайте или делитесь проектами .geolibre.json.
Плагины и торговая площадка¶
Активируйте встроенные плагины для управления слоями, базовых карт, компонентов MapLibre, пролистывания, просмотра улиц, ползунка времени, карт Overture, LiDAR, GeoAgent, GeoEditor и эффектов атмосферы, а также устанавливайте, обновляйте или удаляйте внешние плагины со встроенной торговой площадки.
Расширенные форматы слоев¶
Добавление данных охватывает сервисы XYZ, WMS, WFS, WMTS, ArcGIS и STAC; Облачные форматы GeoParquet, FlatGeobuf, PMTiles и Zarr; растры COG и GeoTIFF и MBTiles; LiDAR, гауссовы пятна и 3D-плитки; и базы данных DuckDB и PostgreSQL.
Конвертация и «белый ящи껶
Преобразуйте данные в облачные форматы GeoParquet, FlatGeobuf, PMTiles и COG из меню «Преобразование» и запустите пакетную геообработку с помощью набора инструментов Whitebox на дополнительной боковой панели Python.
Рабочая область SQL¶
Запустите DuckDB Spatial SQL в браузере для проверки загруженных слоев, локальных файлов и удаленных URL-адресов. Автоматически переносит голые URL-адреса в соответствующее средство чтения и передает удаленные файлы в потоковом режиме по запросам диапазона HTTP. Включает примеры запросов, историю запросов и добавление результата (с необязательным именем слоя) на карту или экспорт его в формате CSV или GeoParquet.
Векторные инструменты¶
Общие инструменты геометрии в разделе «Обработка» → «Вектор»: буфер, центроиды, выпуклая оболочка, растворение, ограничивающая рамка, упрощение, обрезка, пересечение, разность и объединение. Они запускаются в браузере с помощью Turf.js с дополнительным дополнительным движком GeoPandas для каждого инструмента.
Растровые инструменты¶
Общие растровые инструменты в разделе «Обработка» → «Растр»: отмывка, уклон, аспект, перепроецирование, повторная выборка, обрезка по экстенту, обрезка по слою маски, полигонизация и контур. Они работают на сопроводительной программе Rasterio Python с входным и выходным путем к файлу. Перетащите GeoTIFF/COG на карту, чтобы добавить его как растровый слой.
Питон и Юпитер¶
Встройте полную версию приложения GeoLibre в блокнот Jupyter с помощью пакета geolibre Python. API в стиле карты листьев (add_geojson, add_tile_layer, add_cog) управляет картой, и проект синхронизируется в обоих направлениях, поэтому изменения пользовательского интерфейса можно прочитать обратно из Python.
Изучите GeoLibre¶
Впервые в GeoLibre? Начните с Руководства пользователя для подробного ознакомления с рабочей областью, меню, панелями и инструментами, а затем следуйте инструкциям для практических и комплексных рабочих процессов.
Обзор интерфейса: панель инструментов, панели, карта и строка состояния.
Добавление данных: каждый файл, веб-сервис, облако, 3D-изображение и источник базы данных.
Инструменты обработки и рабочая область SQL: анализ с помощью векторного, растрового анализа, преобразования, белого ящика и пространственного SQL DuckDB.
Плагины и магазин: активируйте встроенные модули и установите их из реестра.
Ваша первая карта: добавьте слой, настройте его стиль, проверьте и поделитесь им.
Прочтите руководство пользователя
Просмотрите учебные пособия
Попробуйте в браузере¶
Живая демоверсия — это версия настольного пользовательского интерфейса GeoLibre с поддержкой браузера. Он полезен для изучения карты, загрузки выбранных в браузере векторных данных, поддерживаемых DuckDB-WASM Spatial, добавления слоев на основе URL-адресов, слоев стилизации и тестирования плагинов. Диалоговые окна файлов только на рабочем столе, локальные MBTiles, чтение локальных растров и файлы...

Тринадцать лет назад, в августе прошлого года, я ночевал в пресс-зале Лаборатории реактивного движения НАСА в Пасадене, штат Калифорния, и ждал, выдержит ли марсоход «Кьюриосити» спуск и посадку на поверхность Марса с помощью небесного крана. Так оно и было, и это было потрясающе.
С тех пор Curiosity (также известный как Марсианская научная лаборатория) преодолел почти 37 километров, пробурил и взял образцы 42 различных пород и на момент публикации сделал почти 763 000 фотографий. Тот факт, что этот робот все еще усердно работает, занимаясь настоящей наукой в ​​возрасте 13 лет, абсолютно невероятен: Марс не только является активно враждебной средой для роботов, но и единственный вид обслуживания, который могут выполнять инженеры Лаборатории реактивного движения, — это отправлять очень, очень осторожные обновления программного обеспечения.
Тем не менее, умным ребятам из Лаборатории реактивного движения удалось сохранить Curiosity безопасным, теплым, мобильным и научным, несмотря на изношенные колеса и все меньше и меньше мощности с каждым днем. Одним из таких людей является Александра Холлоуэй, помощник начальника группы инженерных операций Curiosity, которая рассказала IEEE Spectrum о том, как Curiosity будет перемещаться, как выглядит его будущее и как JPL использовала этот опыт, чтобы сделать марсоходы, подобные Perseverance, еще более эффективными.
Насколько мы должны быть удивлены тем, что после 13 лет пребывания на Марсе Curiosity не только продолжает заниматься наукой, но и становится более способным?
Александра Холлоуэй — помощник руководителя группы инженерных работ на марсоходе Curiosity в Лаборатории реактивного движения. Александра Холлоуэй
Александра Холлоуэй: Я поражена! Долголетие обусловлено большим количеством постоянной работы. Дело не только в том, что «Кьюриосити» был построен надежно; это также потому, что мы постоянно прилагаем усилия, чтобы обеспечить его продолжительность жизни. Я думаю обо всех типах встроенных систем, от автомобилей до холодильников, и ни одна из них не имеет такой долговечности, как у марсохода. Это ошеломляет и вдохновляет.
Существенно ли отличается марсоход Perseverance, который на девять лет моложе Curiosity, с точки зрения аппаратного и программного обеспечения?
Холлоуэй: С точки зрения аппаратного обеспечения марсоходы на самом деле очень похожи. Оба используют процессор RAD 750 и имеют одинаковый объем памяти. Однако Perseverance имеет дополнительный процессор специально для визуальной одометрии, который позволяет ему двигаться автономно. Эта разница отражает их основной дизайн миссий: «Настойчивость» была разработана для езды на большие расстояния, а «Кьюриосити» — это миссия, ориентированная на отбор проб по ходу дела. Таким образом, бортовые возможности планирования Perseverance предназначены для оптимизации вождения. Фактически, только в прошлом году «Настойчивость» превзошла расстояние пробега «Кьюриосити» всего после трех лет пребывания на Марсе.
Исправления памяти и программного обеспечения марсохода Curiosity
Есть ли у вас примеры значительных изменений, которые команда внесла, чтобы Curiosity продолжал путешествовать?
Холлоуэй: Один из моих любимых примеров — аномалия процессора, произошедшая на сол 2172 [прим. ред. примечание: «Солнце» — это марсианский день — около 24 часов 40 минут]. У Curiosity есть два компьютера, A и B. Мы приземлились на A, поменялись на B из-за аномалии NAND-памяти на раннем этапе (200-й сол). В течение многих лет мы возились с B, пока однажды не возникла проблема: B загрузился, но не смог смонтировать свой раздел диска. Мы никогда раньше этого не видели. Чтобы сохранить данные B, мы переключились обратно на A, которому не доверяли две тысячи солов. У А также была ухудшена память: доступной памяти было всего два гигабайта вместо четырех. Мы кропотливо перенесли данные от B к A, а затем на Землю, и в конце концов у нас закончились все данные, которые мы хотели передать, и это было действительно хорошо, потому что затем A начал вести себя странно, так же, как на 200-м сол. Он вёл себя так, как будто его память отпаивалась. Это плохо.
Мы быстро переключились обратно на B, отформатировали его, и он снова заработал. Проблема тогда заключалась в том, что мы вообще не могли доверять памяти А, но нам нужен был второй компьютер в качестве «спасательной шлюпки» для диагностики и передачи данных, если Б снова выйдет из строя. Мы поняли...

Как раз в тот момент, когда вы подумали, что бум центров обработки данных искусственного интеллекта не может быть более безумным, Meta пошла и построила центры обработки данных в палатках. Похоже, что эта стратегия в равных частях заимствована у Tesla и xAI.
По словам Майкла Томаса, основателя Cleanview, который отслеживает развертывание центров обработки данных, стремясь сократить время строительства вдвое, Meta построила шесть палаток — или «структур быстрого развертывания», как их описывает компания — за пределами Нью-Олбани, штат Огайо.
Выводы Томаса не являются чем-то совершенно новым. Генеральный директор Meta Марк Цукерберг в прошлом году рассказал The Information о своем плане использовать защищенные от атмосферных воздействий палатки для размещения центров обработки данных компании мощностью в несколько гигаватт.
Но изображения Томаса и обзор местных разрешений демонстрируют скорость строительства и масштаб проекта. Согласно городским разрешениям, проверенным Томасом, Мета начала строительство пяти палаток площадью 125 000 квадратных футов в период с апреля по июнь. Спутниковые снимки, которыми он поделился в своем посте на X, показывают, что все сооружения уже построены.
Использование палаток напоминает те, что Tesla построила на стоянке своего завода во Фримонте, штат Калифорния, когда спешила выпустить Model 3. Площадка также питается от расположенных неподалеку модульных газовых турбин мощностью 200 мегаватт — тактика, популяризированная конкурентом xAI.
Внутри палаток будут заниматься своим делом чипы искусственного интеллекта, стоимость которых, вероятно, составляет миллиарды долларов.
Meta строит десятки огромных палаток в кампусах по всей территории США, вставляет внутрь чипы на миллиарды долларов и питает их автономными турбинами.
Гонка ИИ официально вступила в фазу Безумного Макса.
За последний месяц я просмотрел сотни документов и спутников… pic.twitter.com/U8yDZUlEO0
– Майкл Томас (@curious_founder) 4 июня 2026 г.
Палатки возникли, поскольку Meta изо всех сил пыталась предоставить разработчикам свои модели искусственного интеллекта. В недавнем отчете The Wall Street Journal говорится, что последняя модель Meta, Muse Spark, завершена, но API, на которые разработчики полагаются для доступа к ней, неоднократно задерживались.
Meta заявила, что намерена потратить до 145 миллиардов долларов на центры обработки данных и другие капитальные затраты. Уолл-стрит это не понравилось: в этом году акции Meta упали на 5%. Установка чипов искусственного интеллекта в палатках — один из способов сэкономить на расходах. 
TechCrunch обратился к Meta за комментариями и обновит эту статью, если ответит.
Темы
AI, Климат, Дата-центры, Мета, Социальные сети, Палатки
Когда вы совершаете покупки по ссылкам в наших статьях, мы можем получить небольшую комиссию. Это не влияет на нашу редакционную независимость.
Тим Де Чант
Старший репортер, климат
Тим Де Чант — старший обозреватель по климату в TechCrunch. Он писал статьи для широкого круга изданий, включая журнал Wired, Chicago Tribune, Ars Technica, The Wire China и NOVA Next, где он был редактором-основателем.
Де Чант также является преподавателем аспирантуры Массачусетского технологического института по написанию научных статей. В 2018 году он получил стипендию Knight Science Journalism в Массачусетском технологическом институте, в течение которой он изучал климатические технологии и исследовал новые бизнес-модели для журналистики. Он получил докторскую степень в области экологических наук, политики и менеджмента в Калифорнийском университете в Беркли, а также степень бакалавра в области экологических исследований, английского языка и биологии в колледже Св. Олафа.
Вы можете связаться или проверить связь с Тимом, отправив электронное письмо на tim.dechant@techcrunch.com.
Посмотреть биографию
18 июня
Лос-Анджелес
Узнайте изнутри о том, что нужно для масштабирования и достижения успеха, от лидеров Mach Industries, Founders Fund и Shinkei Systems. Благодаря откровенным беседам у камина и эффективному общению вы получите ценную информацию и новые связи.
ЗАРЕГИСТРИРУЙТЕСЬ СЕЙЧАС
Самый популярный
Google только что сделал предупредительный выстрел в ценовых войнах за подписку на ИИ
Лукас Ропек
Конни Лоизос
WWDC 2026: все анонсировано для Siri AI, iOS 27, Apple Intelligence и других устройств
Морган Литтл
Аиша Малик
Claude Fable 5 от Anthropic — это версия Mythos, доступная публике уже сегодня.
Ребекка Беллан
Это уже не ФААНГ. Это МАНГО.
Джули Борт
Инструменты Microsoft с открытым исходным кодом были взломаны с целью кражи паролей разработчиков ИИ
Зак Уиттакер
Google заплатит Sp...

Привет!
представлено /u/Oguzt07
[ссылка] [комментарии]

я начну
Mine is Beatable, чтобы помочь вам проверить ваш проект.
https://beatable.co
А ты?
представлено /u/diodo-e
[ссылка] [комментарии]

Интересно, что люди думают по этому поводу.
Я заметил, что многие люди на самом деле не отказываются от диеты, тренировок или здоровых привычек.
Они перестали за ними следить.
Пить воду?
Откройте приложение → войдите в него.
Закончить тренировку?
Откройте приложение → войдите в него.
Пообедать?
Найдите еду → введите количество → запишите ее.
Через некоторое время само отслеживание начинает восприниматься как еще одна задача.
Поэтому мне интересно:
Если бы ведение журнала было так же просто, как сказать:
«Я выпил 500 мл воды».
«Я шел 30 минут».
«На обед у меня была курица и рис».
и все записалось...

Я создал TimeGauge, простое приложение для строки меню Mac, которое дает вам представление о времени. Он может отслеживать дни, месяцы, годы, вашу жизнь или индивидуальный проект.
Посмотрите это вживую на https://timegauge.minilabs.cc/.
Используйте код PH50P, чтобы получить скидку 50%.
Приложение доступно как единоразовая покупка с пожизненным доступом. Он также на 100% локальный, поскольку рассчитывает только время между датами.
представлено /u/lazykid07
[ссылка] [комментарии]

Привет! Я программист геймплея Unity с 3-летним профессиональным опытом в инди-студии. Я специализируюсь на системах пользовательского интерфейса, чистой игровой архитектуре, многопользовательской игре FishNet и интеграции с серверной частью. Я также предлагаю консультации, обзоры архитектуры и наставничество.
Навыки
Unity C# и DOTS
Набор инструментов пользовательского интерфейса
Чистая архитектура пользовательского интерфейса с помощью MVVMC, уменьшает трудности с разработчиками и обеспечивает масштабируемость.
Рабочий процесс на основе DI с VContainer
Мультиплеер с FishNet: сетевые игровые системы, синхронизация состояний, архитектура вестибюля/комнаты
Бакен...

Один из основателей, создающий FoodCal — ИИ-трекер калорий. Честно делюсь путешествием, включая ту часть, которую я еще не понял.
Я сделал ставку: вообще никаких учетных записей пользователей. Ни электронной почты, ни пароля, ни входа в систему. Каждая установка — это просто анонимный идентификатор устройства. Все ваши данные — питание, вес, фотографии — остаются на вашем телефоне в локальном SQLite. Единственное, что попадает на мой сервер, — это вызов ИИ (сфотографируйте или наберите/произнесите еду → он возвращает калории + макросы).
Почему я это сделал:
Трение при адаптации → близко к нулю. Да...

После 179 эпизодов автоматизированного творческого производства я столкнулся со всеми видами сбоев: фрагментацией контекстных окон, ростом затрат из-за моделей рассуждения, дрейфом состояния между сеансами и сложной проблемой: «Звучит ли эта песня как вчерашняя песня?» Решения, которые прижились: модели с фиксированной подпиской для генерации подпрограмм (MiniMax), многоуровневая маршрутизация, где только направление использует модели рассуждения, и временная шкала на основе Redis для межсессионной памяти.
представлено /u/Fantastic-Camp-9908
[ссылка] [комментарии]

TLDR: Я ищу коллег-энтузиастов гитары, которые помогут мне убедиться, что мое приложение не отстой: https://truextechnologies.com/fretquest
Около 8 месяцев назад я наконец взялся за дело и решил научиться играть на грифе. Типа, сразу запоминаю все (ну… первые 12 ладов, во всяком случае). Это отстой. Это было тяжело, однообразно, и из-за этого мне не хотелось брать в руки гитару пару недель. Но выйдя из долины отчаяния, я очень рад, что сделал это. Я начал играть в 2008 году и...

Я провожу кучу времени, наблюдая за тем, как думает агент-программист. Spinner, тестовый запуск, длинный дифференциал, повтор. Это мертвое время беспокоило меня, поэтому я начал создавать SAI: оболочку CLI, которая переводит одну тихую спонсорскую линию в состояние ожидания агента и выплачивает вам кредиты AI, которые вы тратите обратно на вызовы моделей через локальный шлюз, совместимый с OpenAI.
Сначала самое честное, потому что это публичная сборка, а не реклама запуска: прямо сейчас ожидание окупается почти до нуля. Финансируемых спонсорских кампаний пока нет, с...

Мне надоело перестраивать рабочее пространство Mac, поэтому я создал бесплатное приложение, которое восстанавливает его в один клик.
Тело
Я сделал бесплатное приложение для macOS под названием FocusForm.
Он позволяет вам настроить рабочий стол так, как вы хотите для выполнения задачи, а затем сохранить его как снимок.
Позже вы сможете восстановить эту настройку одним щелчком мыши.
Он может повторно открыть папки с файлами ваших приложений и веб-сайты и вернуть ваши окна туда, где они были.
Я сделал это, потому что продолжал тратить время на настройку одних и тех же рабочих пространств снова и снова для написания исследований по дизайну кодирования и прочего...

Подобно графическому представлению Obsidian, но на самом деле вы строите его вручную. Публичная карта: Mind Map Nodilux
представлено /u/tyjkot
[ссылка] [комментарии]

Публикую каждый маленький прогресс моей обертки. Сегодня настал тот день, когда я могу представить свою оболочку CLI с открытым исходным кодом, которая загружает видео YouTube, целые каналы и плейлисты в виде файлов MP3 или MP4.
Проект начался, потому что я постоянно сталкивался с инструментами, которые казались медленными, ненадежными или неудобными в использовании при загрузке больших плейлистов. Мне хотелось чего-то простого, запускающегося прямо из терминала, поддерживающего пакетную загрузку и не требующего рекламы, подписки или дополнительной настройки.
Кроме того, я недавно...

Привет всем! Я сделал небольшой веб-инструмент под названием Tea Checker.
Идея возникла из-за реальной проблемы, которую я постоянно видел в Интернете: люди слышат, что их могли разместить в Tea или подобных сообществах, посвященных безопасности свиданий, но у них обычно нет практического способа проверить это самостоятельно.
Чай не похож на обычный общедоступный веб-сайт, где вы можете просто загуглить свое имя и найти результат. Большая часть контента находится в сообществах с контролируемым доступом, поэтому люди в конечном итоге полагаются на слухи, скриншоты друзей или просто догадки...

Увидев, как друзья неделями ищут работу, переписывают резюме и нервничают на собеседованиях, я решил создать что-то, что могло бы немного облегчить этот процесс.
Последние несколько месяцев я работал над платформой, призванной помочь соискателям улучшить свои резюме, подготовиться к собеседованиям и попрактиковаться перед реальным делом.
Во время разработки меня удивило то, как много людей борются с уверенностью, а не с квалификацией. Многие пользователи знают свою область, и мы...

Мою жену уволили в начале этого года. Она делала то, что делают все: длинное резюме, каждую работу, каждую пулю. В основном сверчки. Затем она сократила его до одной страницы, оставив только самое важное, и начали приходить ответы — с кем можно было общаться почти каждый день, иногда с несколькими компаниями в день. Рекрутер или менеджер по найму может просканировать одну страницу за секунды, что выделит ее среди других. Если им нужна дополнительная информация, есть LinkedIn, или они просто спрашивают. Ее подход заключался в том, чтобы убедиться, что резюме...

Очень не люблю Finder по множеству причин, например. это было действительно уродливо или не имело лучшей поддержки горячих клавиш, поэтому я решил создать свою собственную для личного использования. Честно говоря, я подумал, что проект не так уж плох, поэтому решил, что я мог бы опубликовать его, чтобы узнать, хочет ли кто-нибудь еще поиграть с ним или использовать его в качестве основы для создания своего собственного файлового менеджера.
Некоторые функции включают в себя:
поддержка привязки vim
встроенный сервис управления дисками
командное небо + нечеткий искатель
встроенный терминал + инструменты git
настраивать их...

представлено /u/TheLea_mod
[ссылка] [комментарии]

Привет,
Я работаю над приложением для составления бюджета, которое в одном аспекте уникально. Я близок к завершению, но еще ничего не публиковал.
В игровом магазине я планирую сосредоточиться на этом уникальном аспекте при описании своего приложения.
Я также планирую выпустить его бесплатно без рекламы, привлечь некоторых пользователей естественным путем и, возможно, за счет покупки рекламы, а позже добавить функции единоразовой покупки. Сейчас я не планирую никаких подписок, это полностью офлайн-режим, так как я не хочу обрабатывать пользовательские данные.
Я не делаю...

Проблема: команды разработчиков оценивают программное обеспечение по прокси — звездам GitHub, целевым страницам, логотипам венчурного капитала. Ничто из этого не говорит вам о том, что код можно поддерживать, существует ли команда и выживет ли проект.
Что мы создали: VentureOS превращает любой репозиторий, SaaS, пакет, API или компанию в решение о доверии. Не балл. Решение: ПОКУПАТЬ, ИССЛЕДОВАТЬ или ИЗБЕГАТЬ — подкрепленное наблюдаемыми фактами, выводами, неизвестными и уровнями уверенности.
Как это работает:
Вставьте URL-адрес репозитория GitHub.
Анализируем структуру кода в зависимости...

Я часто попадаю на этот перекресток: множество задач, все они полезны, но ни одно из них не является очевидным «правильным» следующим шагом.
Иногда выбираю случайно.
Иногда я задумываюсь об этом.
Иногда я замираю.
Если у вас небольшой проект или бизнес, как вы выбираете следующий шаг, когда кажется, что все имеет значение?
Вы отдаете предпочтение доходам?
Простота?
Влияние?
Энергия?
Или совсем другое?
Хотелось бы услышать, как другие справляются с этим.
представлено /u/kippyug9165
[ссылка] [комментарии]

Любопытный.
представлено /u/kippyug9165
[ссылка] [комментарии]