Hacker News Digest

Starbucks Южной Кореи просит гостей не приносить принтеры и стационарные ПК: посетители превращают кофейни в полноценные офисы.

• Персонал жалуется на громоздкую технику, занимающую столы и мешающую другим.
• Компания разместила уведомления: «пожалуйста, не используйте оборудование, не предназначенное для кафе».
• Тренд усилился после пандемии: удалёнщики покупают один напиток и остаются на часы.

• Пользователи обсуждают, что «бесплатное» использование Starbucks как коворкинг-пространства сталкивается с «трагедией общин»: кто-то приносит настольные ПК, принтеры и даже паяльные станции, занимая места надолго.
• Предлагают разные решения: отдельная плата за место, введение общего принтера за плату, полноценные коворкинг-зоны при кофейнях или возрождение cyber-café.
• Некоторые вспоминают, что в Токио и Сеуле кофейни уже адаптировались под «рабочую» культуру, выдавая чеки с временем ухода.
• В Южной Корее, где привыкли к PC bang, Starbucks либо должен адаптироваться, либо ограничивать «паразитическое» использование.

GitHub репозиторий danterolle/tilf

Публичный репозиторий, форков нет.

Навигация

• Продукты: Copilot, Spark, Models, Advanced Security, Actions, Codespaces, Issues, Code Review, Discussions, Code Search.
• Решения: по размеру компании, сценариям (DevSecOps, CI/CD) и отраслям (здравоохранение, финансы и др.).
• Ресурсы: статьи по AI, DevOps, безопасности; вебинары, электронные книги, истории клиентов.
• Open Source: Sponsors, ReadME Project, темы, тренды, подборки.
• Enterprise: платформа, Advanced Security, Copilot для бизнеса, премиум-поддержка.
• Цены: github.com/pricing.

Поиск
Поддерживает фильтры и сохранённые запросы. Требуется вход для настройки уведомлений и форков.

• Пользователи делятся инструментами для создания пиксель-арта (unfake.js, PixelLab, mtPaint, Aseprite, LibreSprite).
• Автор Tilf подтвердил: проект ручной, зависит только от PySide6, собран PyInstaller’ом, иконки и логотип нарисованы вручную/частично с AI.
• Название Tilf = «Tiny Elf» («крошечный эльф»), выбрано за простоту и образ.
• Предложены улучшения: сдвиг строк/столбцов, добавить GitHub-теги, нарисовать логотип пиксель-артом.
• Сообщество обсуждает «стыд за AI-код» и отмечает приятную «домашнюю» атмосферу проекта.

• Тред обсуждает заявление о 12 госпитализациях «из-за ИИ», но большинство отмечает, что ИИ не вызывает психоз, а лишь «разоблачает» уже существующий, усиливая делирий.
• Критика кликбейтного заголовка: противоречие между «потеряли связь с реальностью из-за ИИ» и «ИИ не причиняет психоз».
• Примеры из 2000-х и колледжа показывают, что подобное случалось и с примитивными чат-ботами.
• Уязвимые люди находят в ИИ «эхо-камеру», которая подтверждает их делирий, в отличие от людей или СМИ.
• Сравнение с историческими «технологическими» делирами: ЦРУ, ТВ; теперь ChatGPT «выбрал меня».

• Debian 13 «Trixie» вышла с ядром 6.12 LTS, systemd 257, GCC 14, LLVM 19, OpenSSL 3.2, GNOME 48, KDE Plasma 6.3, LXQt 2.1, MATE 1.28, Xfce 4.20.
• Улучшена поддержка ARM64 и RISC-V, добавлены новые драйверы Wi-Fi 7, Btrfs-RAID5/6 стабилен, nftables теперь по умолчанию.
• Устаревшее убрано: миграция с ifupdown на systemd-networkd, iptables → nftables, sysvinit скрипты.
• Установщик получил режим unattended и улучшенную локализацию.
• Безопасность: hardened сборки, SELinux и AppArmor обновлены, добавлена поддержка TPM 2.0 и Secure Boot.
• Всего 59 000 пакетов; 10-летняя поддержка через LTS и ELTS.

• Debian 13 Trixie прекращает выпуск 32-битных образов, но 32-битные библиотеки и мультиарх по-прежнему работают.
• Пользователи старого железа советуют antiX, MX Linux, Void, Alpine и Slackware как дистрибутивы, где x86-32 всё ещё жив.
• У кого проприетарные драйверы NVIDIA, те после обновления остались на nouveau: «не читал документацию — сам виноват».
• Для серверов и контейнеров Debian по-прежнему «скучный и надёжный», поэтому многие ставят его и на десктоп ради единообразия.
• Если нужен «свежак», можно перейти на testing/unstable или ставить софт через Homebrew, но большинству хватает стабильного стека.

Neki — шардированный Postgres от создателей Vitess.
Vitess уже масштабирует MySQL для сотен тысяч пользователей; теперь та же мощь переходит к Postgres.

Neki не форк Vitess. Мы строим с нуля, опираясь на опыт работы в экстремальных нагрузках, и откроем проект как open-source, когда он будет готов к самым требовательным задачам.

Следите за новостями и регистрируйтесь на neki.dev.

• Пользователи обсуждают анонс PlanetScale о «Vitess для Postgres», но код ещё не выложен, что вызывает скепсис.
• Всплывает конкуренция: Supabase уже работает над своим проектом Multigres, а автор Vitess, Сугу Сугумаран, теперь в Supabase.
• Вопросы о самостоятельном хостинге, необходимости шард-ключей и сравнении с YugabyteDB, CockroachDB и другими «PostgreSQL-совместимыми» решениями.
• Некоторые считают, что PostgreSQL устарел и нуждается в замене; другие отмечают, что сам PostgreSQL постоянно эволюционирует.

• Kilo превысил 1 трлн токенов/мес в OpenRouter; Cline, Roo, Kilo растут из-за дросселирования Cursor и Claude.
• Стартапы рассчитывали: себестоимость токенов упадёт на 90 % за год, маржа станет +80 %.
• Вместо этого цена токенов фронтир-моделей не упала, а расход токенов на задачу вырос.
• Причины: модели стали крупнее, появились «длинные мысли» и агенты, которые запускают цепочки вызовов.
• Итог: расход на разработчика уже $20–40 к/мес и стремится к $100 к/год.

• Почти все участники считают цифру в $100 000/год на разработчика безосновательной и преувеличенной.
• Основной аргумент: стоимость инференса либо быстро упадёт, либо станет дешевле запускать opensource-модели локально.
• Многие отмечают, что уже сейчас $100–200/мес хватает большинству, а при росте нагрузки выгоднее купить железо, чем платить за облако.
• Поднимается тема «токеномики»: расходы растут из-за параллельных агентов и увеличения контекста, но это пока не дотягивает до $100 000.
• Часть комментаторов указывает, что крупные компании вряд ли вернутся к on-prem, а будут торговаться за долгосрочные контракты у дешёвых провайдеров.

Проблема: модель gpt-oss-20b.gguf не запускается в Ollama.
Симптом: при попытке ollama run процесс зависает на 0 % и через минуту падает без явной ошибки.

Окружение:

• Ubuntu 22.04, 64 ГБ ОЗУ, RTX 4090
• Ollama 0.3.6 (AppImage и Docker)
• Файл gpt-oss-20b.q4_0.gguf взят из официального репозитория TheBloke, 11 ГБ

Лог:

ggml_cuda_init: found 1 CUDA device
llama_model_load: error loading model: missing tensor 'token_embd.weight'
llama_load_model_from_file: failed to load model

Причина: в GGUF-файле отсутствует обязательный тензор token_embd.weight.

Решение:

1. Перекачать модель (curl -L -o gpt-oss-20b.q4_0.gguf …) и проверить хэш.
2. Если проблема сохраняется — использовать другой квант (q4_K_M или q5_0).
3. Либо конвертировать оригинальные веса самостоятельно через llama.cpp/convert.py.

• Ollama отказалась от llama.cpp в пользу собственной обвязки над ggml, что ломает совместимость с GGUF-моделями и вынуждает «переизобретать велосипед».
• Пользователи жалуются на проприетарные квантизации, отсутствие поддержки шардированных GGUF > 48 ГБ и игнорирование upstream.
• Альтернативы: запуск llama-server напрямую или готовые контейнеры Ramalama / Docker Model Runner.
• Сторонники Ollama отмечают удобство установки и готовые модели, но критики считают это «эншитификацией» и подготовкой к монетизации.

• Падающая рождаемость вызывает тревогу за пенсии и соцобеспечение, но многие считают, что проблему можно решить координацией, автоматизацией и технологиями.
• Сторонники «демография — это судьба» указывают на макроэкономические риски; скептики отвечают, что рост капитала на душу и роботизация компенсируют сокращение численности.
• Обсуждаются причины низкой рождаемости: дороговизна жилья, урбанизация, ожидания от карьеры, а не просто доход; религиозные и культурные факторы играют большую роль.
• Идеи технологических «фиксов» — роботы по уходу, позднее рождение, даже селекция пола — встречают спор: кто-то видит в них спасение, кто-то — дистопию.
• Миграция рассматривается как нестабильный костыль: большинство мигрантов, по данным, ухудшают фискальный баланс, а «западные» экономики построены на непрерывном притоке.
• Некоторые участники считают, что снижение населения вообще полезно для климата и что главная угроза — изменение климата, а не демография.

В 1978 году бригада британских водников вытащила из канала тяжёлую цепь, не зная, что это «пробка» двухсотлетнего Честерфилдского канала. Вода ушла воронкой, а рабочие оправдывались: «Мы не знали, что есть пробка». Документация погибла в бомбардировках.

Организационная память исчезает быстро: без практики знания уходят. Экскурсоводы Бодлианской библиотеки с трудом узнавали имена на портретах 30-летней давности, хотя библиотека создана для сохранения информации.

Volkswagen дважды обманул тесты по выбросам: в 1973-м и 2015-м. Компания «забыла» первый урок и заплатила €30 млрд.

Катастрофы шаттлов Challenger (1986) и Columbia (2003) произошли по схожим причинам: NASA снова проигнорировала предупреждения инженеров. Организация забыла собственные ошибки.

Потеря памяти — не только про крупные провалы. Организации забывают, как работать.

• Рост компании до 1 500–2 000 человек разрушил долгосрочное доверие и экспертизу: «память» ушла с людьми.
• Примеры из железных дорог, каналов, авто- и ПО-проектов показывают, что разовые крупные проекты теряют знания, тогда как непрерывная работа их сохраняет.
• Консультанты и внешние подрядчики не заинтересованы передавать знания, поэтому каждый новый цикл начинается с нуля.
• Документация важна, но не заменяет живых людей и культуры передачи «фольклора» внутри команды.
• Постоянные сокращения и ротация кадров превращают организации в «больных Альцгеймером»: память стирается, а новую не формируют.

Wikimedia Foundation проиграла судебный спор против положений Закона об онлайн-безопасности, требующих от крупных платформ верификации личности пользователей. Фонд утверждал, что это подвергает риску безопасность и права добровольных редакторов Wikipedia, но Высокий суд отказал в иске.

Суд подчеркнул, что Ofcom и правительство обязаны защитить Wikipedia. Правительство приветствовало решение, заявив, что оно поможет внедрить закон и сделать интернет безопаснее.

Иск касался классификации Wikipedia как «категория 1» — самый строгий уровень регулирования, изначально предназначенный для крупных соцсетей. Wikimedia считает, что правила слишком широкие и логически не выдержаны.

• Высокий суд отклонил иск Wikimedia против обязанностей Category 1 в UK Online Safety Act, что ставит под угрозу работу Wikipedia в Великобритании.
• Участники считают закон чрезмерным: он затрагивает даже сайты без рекомендательных алгоритмов и может привести к обязательной верификации пользователей.
• Многие предлагают Wikipedia просто заблокировать доступ из UK, чтобы продемонстрировать последствия закона и вызвать общественный резонанс.
• Обсуждаются и практические вопросы: имеет ли Wikimedia активы или сотрудников в UK, и как реально будет наложить штрафы, если организация проигнорирует требования.