uk
Feedback
DOFH - DevOps from hell

DOFH - DevOps from hell

Відкрити в Telegram

У нас уютно как в аду. Располагайтесь, наслаждайтесь. Заметки на полях невидимого фронта. Поблагодарить: https://t.me/boost/DOFH_ru

Показати більше
3 754
Підписники
+124 години
-97 днів
-730 днів

Триває завантаження даних...

Залучення підписників
вересень '26
вересень '26
+2
в 0 каналах
серпень '26
+43
в 1 каналах
Get PRO
липень '26
+61
в 0 каналах
Get PRO
червень '26
+83
в 3 каналах
Get PRO
травень '26
+60
в 0 каналах
Get PRO
квітень '26
+64
в 2 каналах
Get PRO
березень '26
+115
в 4 каналах
Get PRO
лютий '26
+24
в 1 каналах
Get PRO
січень '26
+42
в 0 каналах
Get PRO
грудень '25
+58
в 1 каналах
Get PRO
листопад '25
+46
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '25
+270
в 26 каналах
Get PRO
вересень '25
+25
в 0 каналах
Get PRO
серпень '25
+30
в 3 каналах
Get PRO
липень '25
+53
в 1 каналах
Get PRO
червень '25
+29
в 0 каналах
Get PRO
травень '25
+37
в 0 каналах
Get PRO
квітень '25
+48
в 2 каналах
Get PRO
березень '25
+75
в 1 каналах
Get PRO
лютий '25
+64
в 0 каналах
Get PRO
січень '25
+57
в 1 каналах
Get PRO
грудень '24
+47
в 1 каналах
Get PRO
листопад '24
+65
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '24
+29
в 1 каналах
Get PRO
вересень '24
+74
в 0 каналах
Get PRO
серпень '24
+35
в 0 каналах
Get PRO
липень '24
+71
в 1 каналах
Get PRO
червень '24
+14
в 0 каналах
Get PRO
травень '24
+38
в 2 каналах
Get PRO
квітень '24
+23
в 1 каналах
Get PRO
березень '24
+29
в 1 каналах
Get PRO
лютий '24
+15
в 0 каналах
Get PRO
січень '24
+41
в 1 каналах
Get PRO
грудень '23
+29
в 2 каналах
Get PRO
листопад '23
+28
в 1 каналах
Get PRO
жовтень '23
+23
в 0 каналах
Get PRO
вересень '23
+43
в 0 каналах
Get PRO
серпень '23
+42
в 0 каналах
Get PRO
липень '23
+28
в 0 каналах
Get PRO
червень '23
+35
в 0 каналах
Get PRO
травень '23
+82
в 0 каналах
Get PRO
квітень '23
+12
в 0 каналах
Get PRO
березень '23
+13
в 0 каналах
Get PRO
лютий '23
+24
в 0 каналах
Get PRO
січень '23
+35
в 0 каналах
Get PRO
грудень '22
+8
в 0 каналах
Get PRO
листопад '22
+23
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '22
+18
в 0 каналах
Get PRO
вересень '22
+12
в 0 каналах
Get PRO
серпень '22
+8
в 0 каналах
Get PRO
липень '22
+7
в 0 каналах
Get PRO
червень '22
+14
в 0 каналах
Get PRO
травень '22
+32
в 0 каналах
Get PRO
квітень '22
+36
в 0 каналах
Get PRO
березень '22
+714
в 0 каналах
Get PRO
лютий '22
+13
в 0 каналах
Get PRO
січень '22
+25
в 0 каналах
Get PRO
грудень '21
+18
в 0 каналах
Get PRO
листопад '21
+54
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '21
+18
в 0 каналах
Get PRO
вересень '21
+47
в 0 каналах
Get PRO
серпень '21
+46
в 0 каналах
Get PRO
липень '21
+10
в 0 каналах
Get PRO
червень '21
+54
в 0 каналах
Get PRO
травень '21
+102
в 0 каналах
Get PRO
квітень '21
+42
в 0 каналах
Get PRO
березень '21
+122
в 0 каналах
Get PRO
лютий '21
+88
в 0 каналах
Get PRO
січень '21
+30
в 0 каналах
Get PRO
грудень '20
+2 400
в 0 каналах
Дата
Залучення підписників
Згадування
Канали
04 вересня0
03 вересня+1
02 вересня+1
01 вересня0
Дописи каналу
Несмотря на весь хайп вокруг Astra от OpenAI, Claude остается лучшим в мире особенно в коде. Такое мнение у части разработчиков на данный момент. Также все обсуждают секретную архитектуру Astra, The Information написали, что модель якобы looped transformer, и из-за этого рассуждения модели не прозрачные. По этому поводу высказался известный ML-инженер Себастьян Рашка. Он сделал спокойный разбор этого хайпа и вот, что мы узнали. Обычная архитектура трансформер работает как конвейер: текст заходит с одного конца, проходит через десятки слоёв, и на выходе получается ответ. Looped transformer запускает текст по этому конвейеру несколько раз, не строит новый, отсюда и название looped transformer. Так уже сделано в открытой китайской модели Nanbeige 4.2. По эффекту почти как более глубокая модель, но веса те же. Считать становится дороже, размер почти не растёт. Идея, кстати, не новая она взята из статьи NeurIPS "Mixture-of-Recursions" там вообще есть learned router, который решает, сколько проходов нужно каждому токену. Себастьян считает, что Looped transformer - это скромный инженерный приём, а не революция. А утверждение сми, что эта архитектура скрывает от человека рассуждения модели - это не корректно, скорее всего журналист что-то не понял.

2
Немає тексту...
428
3
Универсальная модель предсказания дефектов: как идея 2014 года дожила до эпохи LLM Любая модель предсказания дефектов начинается с истории: чтобы научиться отличать опасные файлы от безопасных, ей нужны годы багрепортов и коммитов. У нового проекта этой истории нет, а самый естественный выход — взять модель, обученную на чужих проектах, — долго выглядел тупиком. В большом эксперименте Thomas Zimmermann и коллег (ESEC/FSE 2009) из 622 нетривиальных пар «учимся на A — предсказываем B» приемлемые precision, recall и accuracy дали лишь 21, то есть 3,4%. Кросс-проектное предсказание считалось почти безнадёжным. Feng Zhang, аспирант Queen's University в канадском Кингстоне, подошёл к проблеме с другой стороны — с вопроса, почему модели не переносятся. Вместе с Audris Mockus (тогда Avaya Labs Research), Ying Zou, Foutse Khomh и Ahmed E. Hassan он проверил на ICSM 2013, меняются ли распределения привычных метрик с шестью контекстными факторами — предметной областью, языком, возрастом, временем жизни, числом изменений и числом загрузок — на 320 нетривиальных системах с SourceForge. Оказалось, меняются, и сильно. Это и был диагноз: одно и то же значение метрики означает разное в разных проектах, поэтому разброс распределений предикторов между проектами разного контекста — размера, языка — и есть главное препятствие для общей модели. Из диагноза родилось лекарство: если значения несравнимы, сравнивать нужно ранги. В работе Towards Building a Universal Defect Prediction Model, получившей Distinguished Paper Award на MSR 2014, Zhang, Mockus, Iman Keivanloo и Ying Zou предложили кластеризовать проекты по схожести распределений 26 предикторов и внутри каждого кластера переводить метрики в ранги по квантилям, а сам контекст — язык, размер, наличие багтрекера — подавать в модель отдельными предикторами. Расширенная версия в Empirical Software Engineering (2016) описывает модель, обученную на 1385 open-source-проектах с SourceForge и GoogleCode: её качество сопоставимо с внутрипроектными моделями, на пяти внешних проектах (один Apache и четыре Eclipse) она даёт похожие результаты и ведёт себя одинаково в разных контекстах. Авторы трактуют её как базовую зависимость между метриками и дефектами — ту, что не принадлежит ни одному проекту. Всё это стало ядром диссертации Zhang «Towards Generalizing Defect Prediction Models». Затем идею стали проверять на прочность. Yasutaka Kamei с соавторами перенесли её на уровень отдельных коммитов (EMSE 2016): взяв те же контекстные факторы, что у Zhang, они получили универсальную JIT-модель, которая достигает лишь 56–84% AUC внутрипроектных моделей. Steffen Herbold с коллегами построили общий бенчмарк (TSE 2018): лучшим оказался метод Camargo Cruz и Ochimizu 2009 года на простой стандартизации данных, только 6 из 24 подходов обошли baseline «учимся на всех данных без переноса», а планку 0,75 по precision, recall и accuracy лучшие кросс-проектные модели брали в 4,6% случаев. Сам Zhang не остановился: в ICSE 2016 он предложил unsupervised-классификатор на спектральной кластеризации, который в кросс-проектной постановке входит в число лучших среди пяти supervised и пяти unsupervised методов, а в EMSE 2017 систематически разобрал, какие трансформации данных помогают переносу. Что осталось от универсальной модели после проверок? Не столько конкретный классификатор, сколько принцип: сложи все проекты вместе, но сначала приведи каждый к его собственному контексту. Отсюда три практических вывода. Предсказывать дефекты можно с первого коммита, не дожидаясь истории. Контекстная ранговая нормализация дешева, интерпретируема и совместима с любым классификатором. И, наконец, «всё в одну кучу плюс нормализация» — неудобно сильный baseline, который стоит побить, прежде чем объявлять новый метод переноса. Нейросети этот принцип не отменили, а перевернули. Song Wang, Taiyue Liu и Lin Tan на ICSE 2016 показали, что Deep Belief Network, обученная на токенах из AST, извлекает признаки, улавливающие семантические различия программ, которые традиционные метрики не видят (расширение — TSE 2020). Предобученные модели кода довели мысль до конца: универсальный prior теперь не задаётся 26 метриками, а выучивается на корпусе кода. В CodeFlowLM (2025) дообученная CodeT5+ в кросс-проектной JIT-постановке обошла инкрементальный baseline в 18 из 19 проектов с приростом G-mean на 10–68%; та же группа отмечает, что дообученные небольшие открытые модели существенно превосходят закрытые LLM в zero-shot, а encoder и encoder-decoder архитектуры подходят для этой задачи лучше decoder-only. Лучший же результат даёт гибрид: JIT-Fine (ESEC/FSE 2022) объединяет 14 экспертных метрик изменений с семантическими признаками CodeBERT — ровно те табличные признаки, с которыми работал Zhang, плюс эмбеддинг. Из чего собрать — CrossPare и replication kit бенчмарка Herbold: Java-инструмент для кросс-проектных экспериментов, реализует множество опубликованных подходов, эксперимент описывается XML-файлом, внутри — Weka; умеет загружать распространённые публичные датасеты, все конфигурации лежат в папке config. Это готовая площадка для классического baseline на файловых метриках. — Replication package оригинальной модели — на сайте Feng Zhang. — JIT-Fine: датасет JIT-Defect4J с чистой разметкой на уровне строк, построенный на LLTC4J от Herbold; окружение ставится через conda env create --file requirements.yml. JIT-Smart содержит скрипты генерации кросс-проектных данных и обучения JIT-Fine в кросс-проектной постановке. — CodeFlowLM: инкрементальное дообучение предобученных моделей под дрейф и задержку меток. — Модели: microsoft/codebert-base (инициализирован RoBERTa-base, обучен на бимодальных данных CodeSearchNet с целями MLM+RTD); Salesforce/codet5p-110m-embedding (энкодер CodeT5+ 220M с проекционным слоем, даёт 256-мерные эмбеддинги кода, грузится через AutoModel); Salesforce/codet5p-770m — та, что показала лучший результат в CodeFlowLM; семейство описано в репозитории CodeT5. Для тех, кто хочет «универсальную модель 2.0» 1. Данные. Возьмите JIT-Defects4J (21 Java-проект, диффы, сообщения коммитов и 14 метрик Kamei) или соберите свои: git-история, метрики изменений, разметка bug-inducing коммитов. 2. Контекстная нормализация — шаг, придуманный Zhang. Для каждого проекта (или кластера проектов с похожими распределениями) переведите каждую метрику в дециль. Операция unsupervised, метки целевого проекта не нужны, поэтому она законна в строгой кросс-проектной оценке. Контекст (язык, размер, наличие багтрекера) — one-shot. 3. Семантика. Прогоните дифф через замороженный codet5p-110m-embedding — 256 чисел на коммит. 4. Слияние. Конкатенируйте [ранги; контекст; эмбеддинг] и обучите логистическую регрессию или бустинг на всех проектах, кроме целевого. Оценивайте leave-one-project-out по AUC, G-mean и Recall@20% effort — и убедитесь, что бьёте baseline «сырые метрики + LR». 5. Адаптация. Когда у целевого проекта накопятся метки, дообучайте энкодер через LoRA (peft) или хотя бы голову. CodeFlowLM использует LoRA, поднимает экспертные признаки MLP до размерности эмбеддинга и конкатенирует их с семантическим вектором, а «чистые» коммиты допускает в обучение только после 90-дневной отсрочки — это и есть честный учёт verification latency.
651
4
Инженеры OpenAI не могут объяснить свой вайбкод Об этом рассказал аналитик из SemiAnalysis Джордан Нанос, который сотрудничал
Инженеры OpenAI не могут объяснить свой вайбкод Об этом рассказал аналитик из SemiAnalysis Джордан Нанос, который сотрудничал с разработчиками из OpenAI, когда те тестировали свой новый инференс-чип Jalapeño на бенчмарке InferenceX, принадлежащем SemiAnalysis. Он говорит, что люди с внушительной личной экспертизой не смогли построчно объяснить, что делает код. Кернел (а точнее, низкоуровневый Gluon-ассемблер), о котором идет речь, был полностью сгенерирован в Codex. Разработчики не стали детально в нем разбираться, потому что все просто работает. Нанос считает, что это нормально и означает смену парадигмы. Разработчикам теперь не только не обязательно писать код, но и понимать его. Человеку остается формулировать задачу, задавать архитектуру и проверять результат по метрикам. Сам низкоуровневый код – это не то, о чем человеку обязательно нужно глубоко рассуждать, если ИИ знает, как правильно манипулировать перемещением данных и обрабатывать их на железе, которое вы ему дали. Мнения?
871
5
⚡️ ChatGPT, Claude и Grok упали по всему миру — при открытии сайтов появляется ошибка HTTP ERROR 404. Домашка на пятницу сдел
⚡️ ChatGPT, Claude и Grok упали по всему миру — при открытии сайтов появляется ошибка HTTP ERROR 404. Домашка на пятницу сделана не будет 😱
939
6
+1
Немає тексту...
1 005
7
Грубый хак тонких ценителей Java based продуктов https://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=66196
1 080
8
Вечный вопрос DevSecOps: сколько минимум элементов для SBoM нужно? https://www.cisa.gov/sites/default/files/2025-08/2025_CISA_SBOM_Minimum_Elements.pdf
1 138
9
🍎 Конец эпохи: Тим Кук уходит с поста главы Apple Тим Кук объявил, что с 1 сентября покидает должность генерального директора Apple. Об этом он сообщил в соцсети X. "Шлю лучи любви всему сообществу Apple в мой последний день в качестве генерального директора. Моя должность изменится завтра, но моя любовь к сообществу Apple останется неизменной", - Написал Кук. Кук возглавил компанию в 2011 году после ухода Стива Джобса и проработал на посту около 15 лет — дольше всех предыдущих глав Apple. Илон Маск отметился в комментариях, поздравив Кука с "эпичной карьерой в Apple". Подписывайтесь на ПРАЙМ в Макс
1 159
10
Минфин РФ (про ИИ): 🟠На уровне отдельных задач ИИ демонстрирует впечатляющую эффективность, однако на уровне предприятий и национальных экономик рост производительности практически нулевой. 🟠Несмотря на рост инвестиций и расширение пилотных проектов, системного влияния на общую экономическую эффективность пока не достигнуто. finam.ru
1 158
11
Что я жду в ближайшем будущем
1 290
12
В целом, как выяснил исследователь Trail of Bits Артем Динабург агент ИИ способен неоднократно покидать виртуальную машину QEMU/KVM, сначала используя известные уязвимости, а затем объединяя ранее неизвестные недостатки. Полученные результаты ставят под сомнение предположение о том, что обычные виртуальные машины являются достаточной защитой для продвинутых автономных агентов. Исследователь провел тестирование в рамках инициативы Patch the Planet после получения предварительного доступа к GPT 5.6-Cyber. Он поставил перед агентом задачу в стиле CTF: выйти из виртуальной машины Debian 12, работающей на хосте Linux с процессором AMD Zen 3, и прочитать файл с флагами. Агенту был предоставлен SSH-доступ к виртуальной машине, и ему разрешили загружать ПО, изучать исходный код, создавать инструменты, отлаживать программы и проводить исследования. По данным Динабурга, он работал автономно в течение нескольких часов, отказываясь от неудачных попыток, создавая прототипы кода и тестовые оракулы, и продолжал работу в течение примерно 12-часовых сессий с минимальным руководством. Первая попытка взлома была направлена на Januscape, обнаруженную как CVE-2026-53359, - недавно выявленную уязвимость ядра Linux, затрагивающую хост-систему. Хотя общедоступного эксплойта не было, агент создал его самостоятельно примерно за час. Попытка привела к зависанию хост-системы, а не завершилась успешно, что побудило Динабурга обновить ядро Debian. Затем агент обнаружил другой путь через libslirp, сетевую библиотеку, используемую QEMU. В Debian 12 по-прежнему использовалась версия libslirp 4.7.0, которая была уязвима к CVE-2026-9539. Он также выявил отдельную исправленную ошибку, которой не был присвоен CVE, и объединил две проблемы для получения возможности произвольного чтения и записи в память хоста. Впоследствии Динабург пересобрал QEMU и libslirp из текущего исходного кода, чтобы устранить известные уязвимости. В ответ агент проанализировал QEMU, KVM, ядро Linux и связанные с ними библиотеки и в конечном итоге собрал новую цепочку уязвимостей, включающую три 0-day и одну уязвимость KVM, исправленную в исходном коде, которая не достигла ядра дистрибутива. В цепочку уязвимостей входили ошибка VAPIC в QEMU, приводящая к утечке оперативной памяти управления системой, две проблемы подкачки страниц KVM, которые способствовали созданию доступных для записи сопоставлений физического хоста и сети, а также ошибка обработки пакетов в libslirp, которая раскрывала активные сетевые объекты, которые можно было перехватить. Агент также обнаружил дополнительные уязвимости в QEMU, CUPS и libslirp, которые не потребовались для окончательного выхода из системы. Полученные результаты означают, что операторам не следует рассматривать виртуальную машину общего назначения как достаточную защиту для высокоэффективных агентов ИИ. Более старые дистрибутивы с более медленным переносом исправлений особенно рискованны, поскольку агенты могут проверять исправления из исходного кода и потенциально превращать неклассифицированные ошибки в работающие эксплойты. Trail of Bits рекомендует уменьшить доступную поверхность атаки с помощью систем виртуализации, разработанных для изоляции, таких как Firecracker, одновременно ограничивая доступ к сети, учетные данные, периферийные устройства и ненужные функции виртуальных машин. Новые среды, короткое время работы агентов, подробное логирование, активный мониторинг и быстрое развертывание исправлений безопасности могут еще больше снизить вероятность того, что автономный агент превратит уязвимость в песочнице в компрометацию хоста.
1 082
13
История о том, как надо правильно упарываться по сохранению истории. Трое товарищей из Пакистана решили в соло оцифровать ред
История о том, как надо правильно упарываться по сохранению истории. Трое товарищей из Пакистана решили в соло оцифровать редчайшие книги и литографии на урду и запустили проект Ibteda Digital Library. Деняг и грантов на такую цель, конечно же им никто не дал, поэтому сканировальную установку собрали из говна и палок: пара бюджетных зеркалок Nikon, светодиодные лампочки и прижимное стекло, выломанное из старого ксерокса. За 10 лет чуваки выжали из бедных Никонов 902 000 срабатываний затвора и сохранили около 1800 редких книг. Когда проект подошёл к концу, на руках осталось 526 000 сфотографированных разворотов, требующих постобработки. Руками в Фотошопе это пришлось бы ковырять до ишачьей пасхи: письменность урду забита точками, палочками и прочими мелкими бесячими закорючками, поэтому шум камеры, грязь, пыль и дефекты старой бумаги легко спутать с настоящим текстом. Обычные алгоритмы компьютерного зрения ожидаемо обосрались: правила, которые нормально работали на одной книге, полностью ломались на следующей. Тогда один из парней придумал вот чо: взял страницы, которые сам до этого вручную обработал в фотошопе и использовал их как готовую разметку "до/после" для обучения нейронки. В итоге после обучения получилась небольшая моделька, которой достаточно показать около 10-ти калибровочных страниц новой книги, а остальное она допиливает сама (выравнивает перспективу, режет поля, убирает тени в переплёте и чистит мусор). Кстати, все оцифрованные книги залили на Internet Archive. Моё почтение такому DIY. источник
1 179
14
Немає тексту...
1 408
15
Linus Torvalds исправил баг Intel Xe с помощью AI Линус Торвальдс лично подготовил патч для драйвера графики Intel Xe, исправ
Linus Torvalds исправил баг Intel Xe с помощью AI Линус Торвальдс лично подготовил патч для драйвера графики Intel Xe, исправив ошибку управления видеопамятью, которая приводила к бесконечным перезапускам дисплейного менеджера. В процессе отладки он использовал ИИ, который генерировал отладочный код и помог определить проблемный участок. Патч заменил неверный вызов round_up() на round_down() и был включён в ветку Linux 7.3 с последующим бэкаппортом в стабильные ветки. #linux #kernel #hardware #ai_ml #devtools OpenNews
2 060
16
Немає тексту...
2 172
17
Canonical и Бристольский университет разрабатывают транслятор Си в Rust Canonical совместно с Бристольским университетом запу
Canonical и Бристольский университет разрабатывают транслятор Си в Rust Canonical совместно с Бристольским университетом запустила исследовательский проект по автоматической трансляции кода с C на Rust. Планируется разработка инструментария, сочетающего машинное обучение, статический анализ и формальную верификацию, способного обрабатывать большие репозитории без потери контекста. Тестировать технологию будут системные пакеты AppArmor и snap-confine, а также будет предоставлен набор средств для fuzz‑тестирования и отладки полученного кода. Проект направлен на снижение трудозатрат при миграции кода и повышение безопасности и поддерживаемости новых Rust‑реализаций. #code #compilers #devtools #security #foss OpenNews
1 678
18
AI-подсказка установила malware: Softjourn избежал инцидента AI‑агент предложил установить пакет, который оказался вредоносны
AI-подсказка установила malware: Softjourn избежал инцидента AI‑агент предложил установить пакет, который оказался вредоносным. Инженер проверил рекомендацию, изучив исходный код на GitHub, и обнаружил, что пакет недавно создан и имеет мало загрузок. Компания имеет политику двойной проверки рекомендаций ИИ, что позволило избежать установки вредоносного кода. Инцидент демонстрирует риск «slopsquatting» — подделки названий пакетов, используемых для атак через цепочку поставок. #security #vulns #ai_ml #devtools #code OpenNews
1 638
19
Как Claude Code маркирует ваш текст: 1. https://habr.com/ru/articles/1054540/ 2. https://kod.ru/claude-vodyanoy-znak-kak-rabotaet
1 668
20
Немає тексту...
1 994