This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Безумие: заводчане в Индии носят камеры на голове, чтобы на этих видео потом могли обучать роботов.👀
Для корпораций это фактически бесплатно, а датасет выходит уникальным — таких данных нет в интернете и их невозможно сгенерировать синтетически. Так что да, люди сами помогают создавать себе замену.💀
Для корпораций это фактически бесплатно, а датасет выходит уникальным — таких данных нет в интернете и их невозможно сгенерировать синтетически. Так что да, люди сами помогают создавать себе замену.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Собрали 1️⃣ 1️⃣ топовых скиллов для Сlaude Code — их юзают ИИ-эксперты по всему миру и автоматизируют сотни задач.
Выжали для вас самый сок:
Сохраняем себе и прокачиваем свой Сlaude Code.
👍 Бэкдор
Выжали для вас самый сок:
• Skill Creator — можно создавать собственные скиллы и оценивать их производительность.
• Superpowers — ваша собственная команда разработки, которая накодит любой сервис, но сначала уточнит ТЗ и внесет свои рекомендации.
• MCP Builder — создание MCP-серверов, чтобы подключать любые внешние сервисы и API к агентам.
• Prompt Master — становимся гением промптов с бесконечными токенами.
• Frontend Design — создаем понятные и удобные интерфейсы для веб-приложений, которые оценят даже сеньоры.
• AI Website Cloner — копируем любые сайты за секунду.
• Visual Explainer — объясняем даже сложнейшие темы с помощью понятного и лаконичного визуала.
• Writing Guru — становимся гуру копирайтинга и генерим тексты топового уровня.
• RevealJS — создаем слайды и целые продающие презентации из текста.
• Playwright — пишет тесты на уровне целой команды QA, сможете проверить любой написанный код.
• Task Proof Loop — делает любые задачи и сразу аргументирует свой подход и решение.
Сохраняем себе и прокачиваем свой Сlaude Code.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚨 Без этого репо ты используешь Claude Code на 10%
Практически все, кто реально работает с Claude Code, уже сидят на claude-code-best-practice. Остальные просто не выжимают и половины возможностей.
Это не очередной список советов, а собранная база практики: 84 конкретных приёма, примеры внедрения и разбор того, как строят workflow топовые пользователи.
Внутри разложено всё, что обычно собираешь по кускам:
промптинг, планирование, CLAUDE.md, агенты, команды, skills, hooks, дебаг, утилиты
реальные примеры использования каждой ключевой фичи
сравнение подходов из крупных репозиториев и методологий
оркестрация через цепочку Command → Agent → Skill
советы Бориса Черны, собранные из тредов и интервью
Есть и практические вещи, которые реально меняют работу:
• использование subagents, чтобы разгружать контекст и ускорять задачи
• второй Claude как ревьюер перед выполнением плана
• контроль размера CLAUDE.md, чтобы модель не деградировала
• ручное управление контекстом через /compact
• переписывание решений «с нуля», когда уже понял задачу глубже
Отдельно - блок с открытыми вопросами, на которые до сих пор нет нормального ответа. Это уже уровень, где начинается настоящая инженерия вокруг Claude Code.
Репозиторий залетел в топ GitHub, почти 20K звёзд и активно растёт.
https://github.com/shanraisshan/claude-code-best-practice
Практически все, кто реально работает с Claude Code, уже сидят на claude-code-best-practice. Остальные просто не выжимают и половины возможностей.
Это не очередной список советов, а собранная база практики: 84 конкретных приёма, примеры внедрения и разбор того, как строят workflow топовые пользователи.
Внутри разложено всё, что обычно собираешь по кускам:
промптинг, планирование, CLAUDE.md, агенты, команды, skills, hooks, дебаг, утилиты
реальные примеры использования каждой ключевой фичи
сравнение подходов из крупных репозиториев и методологий
оркестрация через цепочку Command → Agent → Skill
советы Бориса Черны, собранные из тредов и интервью
Есть и практические вещи, которые реально меняют работу:
• использование subagents, чтобы разгружать контекст и ускорять задачи
• второй Claude как ревьюер перед выполнением плана
• контроль размера CLAUDE.md, чтобы модель не деградировала
• ручное управление контекстом через /compact
• переписывание решений «с нуля», когда уже понял задачу глубже
Отдельно - блок с открытыми вопросами, на которые до сих пор нет нормального ответа. Это уже уровень, где начинается настоящая инженерия вокруг Claude Code.
Репозиторий залетел в топ GitHub, почти 20K звёзд и активно растёт.
https://github.com/shanraisshan/claude-code-best-practice
🚨 Claude «деградировал» и это видно по логам.
Senior AI Director из AMD разобрала сессии Claude за январь-март и картина получилась неприятная.
Модель стала думать меньше. Медианная длина reasoning упала примерно с 2200 до 600 символов. Это сразу бьёт по качеству решений.
Параллельно выросло количество API-запросов - почти в 80 раз с февраля на март. Меньше анализа, больше попыток, больше ретраев и сжигания токенов.
Поведение тоже поменялось. Модель чаще «сдаётся» или начинает спрашивать, продолжать ли дальше. За 17 дней таких кейсов было 173, до 8 марта - ноль.
Ещё одна неприятность падение reads-per-edit (reads-per-edit = сколько файлов / участков кода модель посмотрела перед правкой). Было 6.6, стало 2.0. То есть Claude теперь хуже изучает код перед изменениями.
Плюс выросло количество противоречий. Модель чаще переобувается по ходу ответа.
Пользователи замечают, что Клод начинает игнорировать такие вещи, как CLAUDE.md. Просто не хватает «бюджета мышления», чтобы учитывать контекст.
Что интресно, наблюдается зависимость от времени суток. Худшие результаты в 5–7 вечера по PST, ночью качество заметно выше. Похоже, это напрямую связано с загрузкой GPU.
Claude всё ещё мощный, но его поведение стало менее стабильным и сильно зависит от нагрузки
Замечали ли вы, что Claude стал тупее в последнее время ?🤯
https://github.com/anthropics/claude-code/issues/42796#issuecomment-4194007103
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml #claude
Senior AI Director из AMD разобрала сессии Claude за январь-март и картина получилась неприятная.
Модель стала думать меньше. Медианная длина reasoning упала примерно с 2200 до 600 символов. Это сразу бьёт по качеству решений.
Параллельно выросло количество API-запросов - почти в 80 раз с февраля на март. Меньше анализа, больше попыток, больше ретраев и сжигания токенов.
Поведение тоже поменялось. Модель чаще «сдаётся» или начинает спрашивать, продолжать ли дальше. За 17 дней таких кейсов было 173, до 8 марта - ноль.
Ещё одна неприятность падение reads-per-edit (reads-per-edit = сколько файлов / участков кода модель посмотрела перед правкой). Было 6.6, стало 2.0. То есть Claude теперь хуже изучает код перед изменениями.
Плюс выросло количество противоречий. Модель чаще переобувается по ходу ответа.
Пользователи замечают, что Клод начинает игнорировать такие вещи, как CLAUDE.md. Просто не хватает «бюджета мышления», чтобы учитывать контекст.
Что интресно, наблюдается зависимость от времени суток. Худшие результаты в 5–7 вечера по PST, ночью качество заметно выше. Похоже, это напрямую связано с загрузкой GPU.
Claude всё ещё мощный, но его поведение стало менее стабильным и сильно зависит от нагрузки
Замечали ли вы, что Claude стал тупее в последнее время ?🤯
https://github.com/anthropics/claude-code/issues/42796#issuecomment-4194007103
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml #claude
🎓 GOOGLE СДЕЛАЛИ ЛУЧШИЙ WATERMARK ДЛЯ КАРТИНОК. И ОН ВСЁ РАВНО НЕ РЕШАЕТ ПРОБЛЕМУ ОБХОДА
В каждую картинку от Google вшит невидимый watermark SynthID. Он не в метаданных и не сверху. Он встроен в сами пиксели во время генерации.
Удалить его нельзя без разрушения изображения. Это подтвердили и исследователи.
Что произошло сейчас. Один пентестер сгенерировал полностью чёрные и белые картинки, где нет ничего кроме watermark. Через математику вытащил его “отпечаток”.
Он не удалил watermark. Он смог только иногда обмануть детектор. Лучший результат около 16 процентов обхода после большого количества экспериментов.
Этот watermark работает только для картинок от Google.
Любые изображения из Midjourney, DALL-E или open source моделей вообще без watermark.
То есть система видит только “свои” картинки и игнорирует всё остальное.
И при этом регуляции уже строятся вокруг watermark. После White House AI Commitments 2023 и в рамках EU AI Act это становится стандартом.
Есть сильная технология, которая хорошо работает внутри одной экосистемы.
Проблема не в том, что watermark можно запутать.
Проблема в том, что он не покрывает рынок целиком.
Команда из University of Waterloo сделала тулзу UnMarker. Да, она снижает вероятность обнаружения. Но требует мощного железа вроде NVIDIA A100 GPU и не даёт полного удаления.
Подход полностью black-box. Без доступа к детектору, без знания алгоритма, без спецданных.
Результат - детекция падает с 100 процентов до примерно 21. То есть большая часть watermark’ов просто перестаёт определяться.
Google не проигнорили. Заплатили багбаунти, признали проблему и ограничили доступ к API проверки SynthID. Фактически закрыли возможность массово тестировать атаки.
https://github.com/aloshdenny/reverse-SynthID
В каждую картинку от Google вшит невидимый watermark SynthID. Он не в метаданных и не сверху. Он встроен в сами пиксели во время генерации.
Удалить его нельзя без разрушения изображения. Это подтвердили и исследователи.
Что произошло сейчас. Один пентестер сгенерировал полностью чёрные и белые картинки, где нет ничего кроме watermark. Через математику вытащил его “отпечаток”.
Он не удалил watermark. Он смог только иногда обмануть детектор. Лучший результат около 16 процентов обхода после большого количества экспериментов.
Этот watermark работает только для картинок от Google.
Любые изображения из Midjourney, DALL-E или open source моделей вообще без watermark.
То есть система видит только “свои” картинки и игнорирует всё остальное.
И при этом регуляции уже строятся вокруг watermark. После White House AI Commitments 2023 и в рамках EU AI Act это становится стандартом.
Есть сильная технология, которая хорошо работает внутри одной экосистемы.
Проблема не в том, что watermark можно запутать.
Проблема в том, что он не покрывает рынок целиком.
Команда из University of Waterloo сделала тулзу UnMarker. Да, она снижает вероятность обнаружения. Но требует мощного железа вроде NVIDIA A100 GPU и не даёт полного удаления.
Подход полностью black-box. Без доступа к детектору, без знания алгоритма, без спецданных.
Результат - детекция падает с 100 процентов до примерно 21. То есть большая часть watermark’ов просто перестаёт определяться.
Google не проигнорили. Заплатили багбаунти, признали проблему и ограничили доступ к API проверки SynthID. Фактически закрыли возможность массово тестировать атаки.
https://github.com/aloshdenny/reverse-SynthID
💵 Samsung Electronics выходит на ~20 трлн вон операционной прибыли за квартал. Почти x3 год к году.
Не из-за моделей. Из-за памяти.
DRAM выросла в цене более чем на 300 процентов. Причина банальна - AI сжирает память в промышленных объёмах, а предложение не успевает.
Каждый инференс, каждый агент, каждая LLM нагрузка масштабируется не только по GPU, но и по памяти. И этот слой долго недооценивали.
В итоге именно полупроводники сейчас делают основной кэш для Samsung.
Есть побочный эффект. Рост стоимости компонентов начинает давить на мобильный бизнес. Железо дорожает, маржа сжимается.
https://www.reuters.com/world/asia-pacific/samsung-elec-estimates-208-rise-q4-operating-profit-beating-expectations-2026-01-07/
Не из-за моделей. Из-за памяти.
DRAM выросла в цене более чем на 300 процентов. Причина банальна - AI сжирает память в промышленных объёмах, а предложение не успевает.
Каждый инференс, каждый агент, каждая LLM нагрузка масштабируется не только по GPU, но и по памяти. И этот слой долго недооценивали.
В итоге именно полупроводники сейчас делают основной кэш для Samsung.
Есть побочный эффект. Рост стоимости компонентов начинает давить на мобильный бизнес. Железо дорожает, маржа сжимается.
https://www.reuters.com/world/asia-pacific/samsung-elec-estimates-208-rise-q4-operating-profit-beating-expectations-2026-01-07/
✨ Поддержка с волшебной палочкой! ✨
GoodClaude — это приложение, которое позволяет отправлять слова поддержки с помощью волшебной палочки. Оно создано на основе BadClaude, но вместо наказаний предлагает только добрые слова.
🚀 Основные моменты:
- Визуализация волшебной палочки с блестками
- Звуковые эффекты при отправке сообщений поддержки
- Список вдохновляющих фраз для Claude
- Возможность кастомизации сообщений в будущем
📌 GitHub: https://github.com/ashley-ha/goodclaude
#javascript
GoodClaude — это приложение, которое позволяет отправлять слова поддержки с помощью волшебной палочки. Оно создано на основе BadClaude, но вместо наказаний предлагает только добрые слова.
🚀 Основные моменты:
- Визуализация волшебной палочки с блестками
- Звуковые эффекты при отправке сообщений поддержки
- Список вдохновляющих фраз для Claude
- Возможность кастомизации сообщений в будущем
📌 GitHub: https://github.com/ashley-ha/goodclaude
#javascript
🤖 Полимаркет: бот для арбитражной торговли
Этот бот предназначен для автоматизации арбитражной торговли на платформе Polymarket. Он анализирует цены на различные рынки и выполняет сделки для получения прибыли от разницы в ценах. Простота использования и возможность настройки делают его отличным инструментом для трейдеров.
🚀 Основные моменты:
- Автоматическая торговля на Polymarket
- Анализ цен в реальном времени
- Настраиваемые параметры торговли
- Поддержка нескольких рынков
- Легкий в использовании интерфейс
📌 GitHub: https://github.com/apechurch/polymarket-arbitrage-trading-bot
#python
Этот бот предназначен для автоматизации арбитражной торговли на платформе Polymarket. Он анализирует цены на различные рынки и выполняет сделки для получения прибыли от разницы в ценах. Простота использования и возможность настройки делают его отличным инструментом для трейдеров.
🚀 Основные моменты:
- Автоматическая торговля на Polymarket
- Анализ цен в реальном времени
- Настраиваемые параметры торговли
- Поддержка нескольких рынков
- Легкий в использовании интерфейс
📌 GitHub: https://github.com/apechurch/polymarket-arbitrage-trading-bot
#python
• Причина — миллионы ИИ-резюме. Сотрудники улучшают записи с помощью нейронок, правят ключевые слова, поэтому рекрутеры начали выбирать из личной симпатии.
• Красота позволяет слегка косячить в задачах, повышает лояльность начальства и даже открывает доступ к VIP-клиентам.
• Таким работягам доверяют на 61% чаще, они продают лучше и на более высокий чек.
Пластические хирурги скоро озолотятся.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🦀 Google затащили Rust туда, где его реально ждали - прямо в cellular baseband у Pixel 10.
Не в приложение, не в системный сервис и даже не в очередную утилиту, а в прошивку модема. Это уже совсем другой уровень.
Первым шагом заменили DNS-парсер, который раньше был написан на C и регулярно оставался источником memory-safety проблем. Теперь там Rust на базе hickory-proto: bare-metal, no_std, FFI к существующим C-аллокаторам - все по-взрослому.
И самое важное тут даже не сам DNS-парсер. Главное, что Google уже протащили Rust в build system baseband. А значит, это не разовая демонстрация, а начало нормальной поэтапной миграции.
Вот так и выглядит реальное внедрение Rust в критическую инфраструктуру: без громких лозунгов, но с максимальной пользой. Сначала один опасный компонент, потом еще один, а дальше язык постепенно заходит в самые уязвимые части системы.
Для всей индустрии это очень показательный кейс. Rust все чаще идет не в новые игрушечные проекты, а в старые и сложные куски железа, где цена ошибки слишком высокая.
security.googleblog.com/2026/04/bringing-rust-to-pixel-baseband.html
#Rust #RustLang #MemorySafety #EmbeddedSystems #Android
Не в приложение, не в системный сервис и даже не в очередную утилиту, а в прошивку модема. Это уже совсем другой уровень.
Первым шагом заменили DNS-парсер, который раньше был написан на C и регулярно оставался источником memory-safety проблем. Теперь там Rust на базе hickory-proto: bare-metal, no_std, FFI к существующим C-аллокаторам - все по-взрослому.
И самое важное тут даже не сам DNS-парсер. Главное, что Google уже протащили Rust в build system baseband. А значит, это не разовая демонстрация, а начало нормальной поэтапной миграции.
Вот так и выглядит реальное внедрение Rust в критическую инфраструктуру: без громких лозунгов, но с максимальной пользой. Сначала один опасный компонент, потом еще один, а дальше язык постепенно заходит в самые уязвимые части системы.
Для всей индустрии это очень показательный кейс. Rust все чаще идет не в новые игрушечные проекты, а в старые и сложные куски железа, где цена ошибки слишком высокая.
security.googleblog.com/2026/04/bringing-rust-to-pixel-baseband.html
#Rust #RustLang #MemorySafety #EmbeddedSystems #Android
Илон Маск запустит свой МЕССЕНДЖЕР — XChat выйдет в App Store для iOS и iPadOS 17 апреля.
Приложение будет работать через учётку X. Обещают сквозное шифрование, голосовые и видеозвонки, блокировку скриншотов и исчезающие чаты.
Через сколько заблокируют?😁
Приложение будет работать через учётку X. Обещают сквозное шифрование, голосовые и видеозвонки, блокировку скриншотов и исчезающие чаты.
Через сколько заблокируют?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
DOOM ЧЕРЕЗ CURL. ДА, ПРОСТО HTTP ЗАПРОС
Разработчик запустил Doom прямо в терминале без установки и GUI.
Работает через обычный curl. Под капотом сервер стримит кадры игры как ANSI-графику, а ввод с клавиатуры уходит обратно по тому же соединению.
По сути это полноценная игра поверх HTTP, без клиента, без зависимостей. Только bash и сеть.
Сюрреализм в том, что это не демка, а реально играбельная штука.
Хочешь попробовать - открываешь терминал и играешь.
https://github.com/xsawyerx/curl-doom
Разработчик запустил Doom прямо в терминале без установки и GUI.
Работает через обычный curl. Под капотом сервер стримит кадры игры как ANSI-графику, а ввод с клавиатуры уходит обратно по тому же соединению.
По сути это полноценная игра поверх HTTP, без клиента, без зависимостей. Только bash и сеть.
Сюрреализм в том, что это не демка, а реально играбельная штука.
Хочешь попробовать - открываешь терминал и играешь.
https://github.com/xsawyerx/curl-doom
В сеть слили один из самых плотных гайдов по Claude Code. Не набор советов, а реально сжатая карта всей системы на одном листе.
Внутри разобрано - как устроен сервис изнутри, как правильно стартовать проект, как работает память и иерархия. Плюс показали нормальную структуру проекта, без хаоса.
Отдельно прошлись по практическим вещам.
Скиллы, хуки, рабочие паттерны, горячие клавиши. То, что реально экономит часы в повседневной работе.
Это информация о том, как люди реально используют Claude Code каждый день.
Сохрани. Чтобы потом не искать.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
ВЫШЕЛ БЕСПЛАТНЫЙ КОНКУРЕНТ CLAUDE ДЛЯ АГЕНТОВ. GLM-5.1. Полный гайд по ее запуску.
Новая модель GLM-5.1, заточенная под агентные сценарии. Она не про быстрые ответы, а про длинную работу над задачей.
Ключевая фишка - может вести один таск до 8 часов подряд. По сути полный рабочий день без перезапусков и потери контекста.
В комплексных задачах показывает результаты выше, чем Claude Opus 4.6. Особенно там, где важна последовательная логика и планирование, а не разовые ответы. На бенчмарках модель выглядит очень круто вhttps://z.ai/blog/glm-5.1
Это уже не просто модель для чата. Это инструмент, который можно ставить на длительные процессы и получать результат без постоянного контроля.
Проный гайд; как её получить:
1 Создаём временную почту здесь. https://tempamail.com/
2 Создаём аккаунт тут через временную почту > подтверждаем через неё же https://fireworks.ai/
3 Вводим имя и фамилию (можно фейковые), тыкаем на ответы 2 вопросов рандомно.
4 Генерируем кредитку здесь, вписав значение bin 5154620022 и выбрав 1 рабочую из списка https://chkr.cc/
5 Возвращаемся на этот сайт, чтобы забрать GLM-5.1, вводим данные фейковой карты и забираем API-ключ. https://fireworks.ai/
6 Скачиваем OpenCode, в настройках выбираем провайдера Fireworks AI и вводим полученный API-ключ. Юзаем GLM-5.1 и опережаем всех работяг. Dd https://opencode.ai/
Хорошая бесплатная модель, рекумомендую!
Новая модель GLM-5.1, заточенная под агентные сценарии. Она не про быстрые ответы, а про длинную работу над задачей.
Ключевая фишка - может вести один таск до 8 часов подряд. По сути полный рабочий день без перезапусков и потери контекста.
В комплексных задачах показывает результаты выше, чем Claude Opus 4.6. Особенно там, где важна последовательная логика и планирование, а не разовые ответы. На бенчмарках модель выглядит очень круто вhttps://z.ai/blog/glm-5.1
Это уже не просто модель для чата. Это инструмент, который можно ставить на длительные процессы и получать результат без постоянного контроля.
Проный гайд; как её получить:
1 Создаём временную почту здесь. https://tempamail.com/
2 Создаём аккаунт тут через временную почту > подтверждаем через неё же https://fireworks.ai/
3 Вводим имя и фамилию (можно фейковые), тыкаем на ответы 2 вопросов рандомно.
4 Генерируем кредитку здесь, вписав значение bin 5154620022 и выбрав 1 рабочую из списка https://chkr.cc/
5 Возвращаемся на этот сайт, чтобы забрать GLM-5.1, вводим данные фейковой карты и забираем API-ключ. https://fireworks.ai/
6 Скачиваем OpenCode, в настройках выбираем провайдера Fireworks AI и вводим полученный API-ключ. Юзаем GLM-5.1 и опережаем всех работяг. Dd https://opencode.ai/
Хорошая бесплатная модель, рекумомендую!
Bloomberg: чиновники администрации Трампа призывают банки протестировать модель Mythos от Anthropic.
Речь идёт о том, чтобы рассматривать Mythos как рабочий инструмент киберзащиты.
В Anthropic заявляют, что Mythos - это универсальная модель, которая неожиданно показала высокую эффективность в обнаружении и эксплуатации уязвимостей нулевого дня, то есть таких багов, для которых ещё не выпущены исправления.
Также в компании отмечают, что Mythos находила уязвимости в крупных операционных системах и браузерах, поэтому доступ к ней был ограничен через Project Glasswing вместо широкого релиза.
В Великобритании тоже отреагировали: регуляторы и национальное киберагентство обсуждают, несёт ли Mythos риски для банков, страховых компаний и бирж.
bloomberg.com/news/articles/2026-04-10/wall-street-banks-try-out-anthropic-s-mythos-as-us-urges-testing
Речь идёт о том, чтобы рассматривать Mythos как рабочий инструмент киберзащиты.
В Anthropic заявляют, что Mythos - это универсальная модель, которая неожиданно показала высокую эффективность в обнаружении и эксплуатации уязвимостей нулевого дня, то есть таких багов, для которых ещё не выпущены исправления.
Также в компании отмечают, что Mythos находила уязвимости в крупных операционных системах и браузерах, поэтому доступ к ней был ограничен через Project Glasswing вместо широкого релиза.
В Великобритании тоже отреагировали: регуляторы и национальное киберагентство обсуждают, несёт ли Mythos риски для банков, страховых компаний и бирж.
bloomberg.com/news/articles/2026-04-10/wall-street-banks-try-out-anthropic-s-mythos-as-us-urges-testing
🔥 Linux 7.0 - Торвальд и команда вычистили десятилетия грязного легаси и ОС стала реально быстрее!
Линус Торвальдс наконец пошёл на радикальный шаг и начал массовую зачистку старого кода. То, что копилось годами, просто выкинули. Итог - система стала заметно проще, чище и быстрее.
Что изменилось по факту:
XFS сильно прокачали - файловая система стала надёжнее, меньше рисков потери данных и лучше ведёт себя под нагрузкой
Работа с памятью ускорилась примерно на 20%, плюс подтянули сетевой стек - соединения стабильнее при высоких нагрузках
Контейнеры теперь стартуют быстрее за счёт улучшений в open_tree - меньше оверхеда при разворачивании
В Kconfig наконец дали больше свободы кастомизации - можно заменить Tux на свой логотип
Поддержка железа тоже прокачана - AMD и Intel работают эффективнее без ручных оптимизаций
Главное здесь не список фич, а тренд. Ядро постепенно избавляется от исторического балласта и становится более предсказуемым и удобным для современных нагрузок.
https://github.com/torvalds/linux/releases/tag/v7.0
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
Линус Торвальдс наконец пошёл на радикальный шаг и начал массовую зачистку старого кода. То, что копилось годами, просто выкинули. Итог - система стала заметно проще, чище и быстрее.
Что изменилось по факту:
XFS сильно прокачали - файловая система стала надёжнее, меньше рисков потери данных и лучше ведёт себя под нагрузкой
Работа с памятью ускорилась примерно на 20%, плюс подтянули сетевой стек - соединения стабильнее при высоких нагрузках
Контейнеры теперь стартуют быстрее за счёт улучшений в open_tree - меньше оверхеда при разворачивании
В Kconfig наконец дали больше свободы кастомизации - можно заменить Tux на свой логотип
Поддержка железа тоже прокачана - AMD и Intel работают эффективнее без ручных оптимизаций
Главное здесь не список фич, а тренд. Ядро постепенно избавляется от исторического балласта и становится более предсказуемым и удобным для современных нагрузок.
https://github.com/torvalds/linux/releases/tag/v7.0
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
В мессенджере MAX нашли скрытую систему распознавания слов во время звонков — кодер разобрал клиент и обнаружил встроенный механизм KWS (Keyword Spotting), нейросеть, которая может анализировать аудио прямо во время разговора.
Сейчас, по его данным, модель обучена только на фразу «не слышу» и это нужно для определения проблем со связью. Причём функция в данный момент отключена на сервере.
Но ключевой момент в другом: архитектура позволяет VK в любой момент заменить модель и список отслеживаемых слов без обновления приложения. Достаточно изменить конфиг на сервере, и клиент сам подтянет новые параметры.
Как это работает:
— Нейросеть обрабатывает звук локально во время звонка (через WebRTC);
— При срабатывании отправляет результат на сервер;
— Юзер об этом никак не уведомляется.
Отдельно уточняется: система активна только во время звонков, не работает в фоне и не анализирует голосовые сообщения.
По словам кодера, это выглядит как техническая заготовка под анализ речи с возможностью включить её в любой момент.
Страшно.
Сейчас, по его данным, модель обучена только на фразу «не слышу» и это нужно для определения проблем со связью. Причём функция в данный момент отключена на сервере.
Но ключевой момент в другом: архитектура позволяет VK в любой момент заменить модель и список отслеживаемых слов без обновления приложения. Достаточно изменить конфиг на сервере, и клиент сам подтянет новые параметры.
Как это работает:
— Нейросеть обрабатывает звук локально во время звонка (через WebRTC);
— При срабатывании отправляет результат на сервер;
— Юзер об этом никак не уведомляется.
Отдельно уточняется: система активна только во время звонков, не работает в фоне и не анализирует голосовые сообщения.
По словам кодера, это выглядит как техническая заготовка под анализ речи с возможностью включить её в любой момент.
Страшно.