Код в мешке

Кто уже потестил Басню 5.1?

Браузер дорос до того, чтобы конвертировать файлы без сервера Для растущего набора форматов конвертация целиком помещается во вкладку: браузер читает файл, преобразует его и отдаёт обратно, ни разу не обратившись к серверу. Ещё пару лет назад это было уделом десктопных программ. Отсюда исчезает не только загрузка. Пропадают очередь на обработку, требование завести аккаунт и серверный шаг целиком, а вместе с ними и вопрос, что стало с копией вашего файла. Автор разбирает механику и честно очерчивает границы: где локальная конвертация выигрывает, а где браузеру не хватает сил и сервер всё-таки нужен. Прочесть стоит до того, как закладывать такой инструмент в план.

Мне всегда было интересно, как именно происходит поиск такси с технической точки зрения. Если вам тоже, то я нашёл видео, где всё подробно объясняется.

SpaceWeb в этом году стукнуло 25 — возраст, в котором самое время поностальгировать. Так и родилась идея: SpaceWeb и Типичный программист сделали анкету прямо как в школе — любимый спорт, лучший друг, обои на рабочий стол. Между вопросами будут слайды с историей веба и компании: от диал-апа до нейросетей, а по пути встретятся аська, скайп, биткоин и прочие приветы из 2001–2026 годов. В конце заглянем в будущее, дадим промокод на услуги SpaceWeb и скажем, какой вы носитель информации!

Модель на 125 миллиардов параметров запустили на ноутбуке с 48 ГБ памяти Веса Qwen3.8-Flash-Next занимают 105 ГБ на диске, и обычный загрузчик на MacBook с 48 ГБ уходил в подкачку и умирал до первого токена. Карлос Галарса написал slotstream: модель устроена как mixture of experts, на каждый токен нужны 10 экспертов из 512, поэтому инструмент держит в памяти фиксированный пул слотов и дочитывает нужных экспертов с SSD через pread. Итог: 3,8 ГБ постоянно в памяти, около 33 ГБ на процесс, 12 токенов в секунду генерации. Плата за это: промпт на 8000 токенов обрабатывается 39 секунд, на 32 000 три минуты. Только Apple Silicon и macOS 14, API совместим с Ollama и OpenAI, так что Open WebUI подключается сразу. Почему ленивый mmap тоже не спас и что проверить перед запуском, разобрали на сайте.

GitHub разрешил Copilot ставить approve, который засчитывается в merge-требования С 1 сентября Copilot code review не только комментирует, но и может одобрить pull request как обычный ревьюер. Если в репозитории merge закрыт правилом «нужно одно одобрение», при включённой настройке код доедет до main без единого человека. Настройка выключена по умолчанию и включается администратором на уровне enterprise, организации или репозитория. В репозитории можно ограничить approve списком путей: документацию и тесты Copilot одобряет, к src/auth/ не прикасается. Новый коммит снимает одобрение, как и у людей. Функция в public preview для тарифов Pro, Pro+, Max, Business и Enterprise. Я бы прямо сегодня проверил правила защиты веток: если требуется ровно одно одобрение, а бот попал в число допустимых ревьюеров, стоит поднять планку до двух или прописать обязательного человека в CODEOWNERS. Настройки и подводные камни разобрали на сайте.

Трансформер на 75 млн параметров взял 44% на ARC-AGI-1 за 67 центов ARC-AGI много лет был аргументом в спорах «умеют ли нейросети рассуждать»: тысяча задач на цветных сетках, у каждой своё правило, запомнить ответы нельзя. Исследователь Митхил Вакде обучил маленький трансформер с нуля и получил 44% на публичном eval-наборе. Полтора часа на одной RTX 5090, аренда карты обошлась примерно в $0,67. Трюк в обучении во время теста: модель дообучается на самих задачах при скрытых ответах, а для двумерных сеток используются обучаемые 3D RoPE. Самое честное место поста: когда автор убрал обучение на входных токенах, результат вырос с 40% до 44%, и он пишет «я не понимаю почему». На ARC-2 та же модель даёт 7%. Код открыт под MIT, эксперимент можно повторить на игровой видеокарте. Что именно измеряет бенчмарк после такого результата, обсуждаем на сайте.

Собственный Git-сервер ядра Linux теперь, по оценке, получает 98% трафика от ботов и только 2% от реальных пользователей. Константин Рябцев, администратор git.kernel.org, сам опубликовал эти цифры в посте под названием Creepy crawlies. Сайт получает около 6 миллионов запросов в день к случайным коммитам. Почти весь этот трафик, судя по всему, не имеет отношения к реальным пользователям. Одна только отрисовка страниц коммитов для ботов съедает 14–16 из 90 процессорных ядер сервера. Это больше вычислительных ресурсов, чем потребляют все настоящие Git-клонирования вместе взятые. Сначала боты приходили с очевидными User-Agent скраперов. Потом начали притворяться обычными браузерами. Теперь они ходят через резидентские и мобильные прокси, а некоторые даже через SDK умных телевизоров, лишь бы пройти Proof-of-Work проверку сайта. Сам Рябцев описал масштаб так. Один форк ядра может породить 1,2 МЕТРИЧЕСКИХ БАДЖИЛЛИОНА валидных URL, которые скраперы могут бесконечно перебирать. И причина такого интереса есть. Коммиты ядра гарантированно созданы до эпохи ИИ и представляют собой незагрязнённые обучающие данные. В итоге боты буквально перемалывают инфраструктуру крупнейшего программного проекта в мире, случайный коммит за случайным коммитом, только чтобы добраться до этих данных. @IT_Portal

Человек, который изобрёл Всемирную паутину, мог стать первым триллионером вместо Илона Маска. Но он решил этого не делать. Его зовут Тим Бернерс-Ли. В 1989 году, работая в CERN, он создал HTTP, HTML и систему URL. По сути, всю архитектуру, на которой интернет работает до сих пор. Он никогда не пытался превратить это в закрытый коммерческий продукт. В 1993 году руководство CERN подписало двухстраничный документ, которым передало всю технологию в свободное общественное пользование. Примерно в то же время конкурирующий протокол Gopher попытался брать лицензионные платежи за похожую технологию. Сегодня имя Gopher почти никто не помнит. Бернерс-Ли объяснял своё решение очень просто. Если бы я запатентовал Всемирную паутину, я мог бы стать миллиардером. Но я этого не сделал и рад этому. Он создал основу индустрии, которая сегодня стоит триллионы долларов, и не получил с неё долю. В 2021 году он продал на аукционе исходный код первой версии Всемирной паутины в виде NFT за 5,4 миллиона долларов. Все деньги он пожертвовал на благотворительность. @IT_Portal

Нашёл отличный репозиторий для тех, кто хочет за выходные собрать настоящий DevOps-проект и добавить его в резюме. Там 54 практических проекта по AWS, Azure и Kubernetes, Terraform и инфраструктуре как коду, Docker и CI/CD, DevSecOps и безопасности, мониторингу, бессерверным и облачным приложениям. Можно выбрать проект, собрать его за выходные и получить работу, о которой уже не стыдно рассказать на следующем собеседовании. https://github.com/DevCloudNinjas/DevOps-Projects @IT_Portal

Эволюция зумеров @IT_Portal

DeepSeek хочет закупить 160 тысяч чипов Huawei Ascend для своего огромного дата-центра во Внутренней Монголии. > Это станет крупнейшим кластером ИИ-чипов Huawei > Использовать их будут только для инференса, обучение по-прежнему останется на NVIDIA > Производство такого количества чипов может занять больше года DeepSeek хочет ещё больше, но производственных мощностей Huawei пока не хватает. @IT_Portal

В Германии в результате взлома из Берлина утекло 5,7 ТБ данных, и теперь они находятся в свободном доступе в даркнете. Там есть кадровые данные, личные контактные данные, отдельные личные дела сотрудников, информация о сотрудниках с тяжёлой инвалидностью, бесконечное количество конфиденциальных файлов, материалы, имеющие отношение к обороне, строительная документация, заметки и протоколы, в которых указаны уязвимости и имена, инструкции по защищённой коммуникации... и оооочень много другого. Теперь это затрагивает даже другие города, потому что материалы с лучшими практиками аккуратно хранились там же. Самое абсурдное, что эксперты по безопасности сейчас оценивают риск как умеренный, потому что преступникам сначала пришлось бы просмотреть все эти данные, если бы они захотели причинить какой-то вред. Такое невозможно придумать. Они, видимо, никогда не слышали об ИИ. 👀 https://www.n-tv.de/politik/Hacker-veroeffentlichen-sensible-Daten-der-Berliner-Verwaltung-id31271293.html @IT_Portal

6 бесплатных AI API-шлюзов: модели, лимиты и реальные RPM #habr https://habr.com/ru/articles/1078896/ Tags: AI API, LLM, искусственный интеллект, API-шлюзы, OpenAI-compatible API, бесплатные API, нейросети, rate limit Author: Ungated

«Я робот», или история о том, как я начал учиться в IT, когда AI был только в кино. Это заняло у меня 10 лет #habr https://habr.com/ru/articles/1078892/ Tags: ios, ios development, ios programming, ios design, разаработка, успех, смена профессии, карьера ит-специалиста, product Author: DeathStar90210

Я попросил Claude Code собрать макеты сайтов и выяснил, на что уходят токены #habr https://habr.com/ru/articles/1078882/ Tags: Claude Code, Figma, Figma MCP, MCP-сервер, AI-агенты, генерация макетов, автоматизация дизайна, токены LLM, стоимость LLM, веб-дизайн Author: Eigenumber

Все компоненты зелёные, а продакшн лежит: разбор аварии, которую нашли в git #habr https://habr.com/ru/articles/1078876/ Tags: инцидент, мониторинг, постмортем Author: olegbukatchuk

Как научить нейросеть чужому стилю без дообучения #habr https://habr.com/ru/articles/1078874/ Tags: профиль стиля, нейросеть пишет в моем стиле, обучить нейросеть своему стилю, как обучить gpt на своих текстах, голос бренда нейросеть Author: vyacheslav-startsev

Как пользоваться ChatGPT бесплатно, меняя аккаунты: личный опыт #habr https://habr.com/ru/articles/1078868/ Tags: искусственный интеллект, нейросети, chatgpt, chatgpt-4, chatgpt4, chatgpt api, chatgpt-5, chatgpt 5.2, chatgpt3.5, chatgpt и программирование Author: DonnaG