Hacker News Digest

Khronos одобрила расширение GL_EXT_mesh_shader для OpenGL, и это первый шаг к полному Mesh Shaders в линейке Mesa. Реализация уже влили в mesa, а вот драйвер RadeonSI ждёт своей очереди. Релиз ожидается в ближайшие дни.

Это первая крупная фича для OpenGL за долгое время, и она привнесёт геометрические шейдеры в core Mesa. Работа велась под эгидой AMD, при поддержке Qiang Yu и Shihao Wang.

• Обсуждение в основном вращается вокруг будущего OpenGL и его расширений, включая GL_EXT_mesh_shader и GL_EXT_descriptor_buffer, а также их влияние на Minecraft и другие проекты.
• Участники обсуждают, что новые расширения делают возможным использование шейдеров накладки и дескрипторов буферов, что может быть полезно для таких проектов, как Minecraft.
• Также обсуждается, что OpenGL всё ещё используется в Minecraft и других проектах, и что новые расширения могут помочь в разработке игр.
• Некоторые участники выражают обеспокоенность по поводу того, что OpenGL может быть вытеснен Vulkan и другими API, и что поддержка OpenGL может быть прекращена в будущем.
• В обсуждении также затрагиваются такие темы, как эволюция графических API и их влияние на разработку игр и будущее OpenGL.

Нобелевская премия мира 2025 года присуждена венесуэльской оппозиционерке Марии Корине Мачадо «за неутомимую работу по продвижению демократических прав народа Венесуэлы и за борьбу за справедливый и мирный переход от диктатуры к демократии». Награда подчеркивает, что международное сообщество признает ее усилия по предотвращению гуманитарного кризиса и продвижению мира и демократии в Венесуэле.

• Нобелевский комитет вручил премию Марии Корине Мачадо за «борьбу за демократию в Венесуэле», что вызвало споры: кто-то считает, что она еще не заслужила награду, а другие подчеркивают, что она важный символ сопротивления диктатуре.
• Трамп, который сам себя номинировал, остался без награды, что вызвало его гнев и требования вмешательства в процесс.
• Обсуждение также затронуло влияние политики на присуждение премии, а также роль США в конфликте в Венесуэле.
• Некоторые считают, что премия стала политизированной, а не отражает реальные заслуги.
• Обсуждение также затронуло вопрос о том, кто должен был получить премию, и почему она была отдана именно Марии Корине Мачадо.

ICLR 2025 приняла статью о Discrete Distribution Networks (DDN) — новой генеративной модели, которая аппроксимирует распределение данных с помощью дискретных распределений. DDN генерирует сразу несколько семплов, а не один, и выбирает наиболее близкий к цели. Это позволяет модели обучаться без обратного распространения градиента и делать zero-shot условную генерацию без градиента. Авторы также предложили алгоритм оптимизации Split-and-Prune и выложили код и демо.

• Обсуждение охватывает широкий спектр тем: от архитектуры модели до философских вопросов, включая сравнение с другими подходами, будущие направления исследований и даже метафоры с И-Цзин и Тайцзи.
• Участники обсуждали, как модель может быть масштабирована и применена к другим задачам, включая генерацию текста и аудио.
• Обсуждались практические вопросы, такие как стоимость инференса и обучения, а также сравнение с другими подходами.
• Участники также обсуждали, как модель может быть использована для детекции объектов и как она может быть интегрирована в другие системы.
• Некоторые комментарии касались философских и метафорических аспектов, включая ссылки на И-Цзин и Тайцзи.

Datastar — это «гипермедийный» фреймворк, который позволяет строить реактивные веб-приложения без JavaScript-кода. Он использует HTML-атрибуты и SSE-потоки для связи с сервером, а не JSON-API. Библиотека весит всего 10,75 КиБ и не требует сборки, что делает её идеальной для быстрого прототипирования. Примеры включают в себя чат-приложение, доска Kanban и т.д.

• Datastar и его автор Делани Гиллиан продвигают идею минималистичного подхода к веб-разработке, но критики указывают на то, что это может быть маркетинговым ходом, поскольку Pro-версия платная, а также что фреймворк может быть переоценённым решением, которое не решает фундаментальные проблемы веб-разработки.
• Обсуждение выявило, что Datastar не предоставляет никаких новых решений для проблем, с которыми сталкиваются разработчики, и вместо этого фокусируется на уже известных проблемах, таких как сложность, с которой сталкиваются разработчики, и не предлагает никаких новых решений.
• Участники обсуждения также подняли вопрос о том, что Datastar может быть не более чем просто ещё одним инструментом в арсенале веб-разработчика, и что его ценность может быть переоценена, в то время как другие инструменты, такие как HTMX и Alpine.js, могут предложить схожий функционал без необходимости платить за Pro-версию.
• Некоторые участники обсуждения также выразили обеспокоенность тем, что Datastar может быть не более чем попыткой монетизировать open-source проект, и что это может быть неэтичным, особенно если это не делает ясным, какие именно функции являются Pro-версией эксклюзивными.
• В конце концов, обсуждение подошло к выводу, что хотя Datastar и может быть полезным инструментом в определённых контекстах, его ценность может быть переоценена, и что его подход может не подходить для всех.

• Покупатели привыкли ориентироваться на процент скидки, а не на абсолютную цену — это и есть главный трюк, который используют ритейлеры.
• Amazon и другие площадки манипулируют ценами, создавая иллюзию выгоды, но в реальности товар может стоить столько же или даже дороже, чем обычно.
• Покупатели, которые не используют трекеры цен вроде CamelCamelCamel или Keepa, становятся жертвами этой тактики.
• В конце концов, покупка вещей только потому, что они на распродаже, вместо того чтобы покупать то, что тебе действительно нужно, ведёт к тому, что человек тратит деньги на вещи, которые ему не нужны.
• В то время как в некоторых странах, где Amazon не работает, люди находят альтернативы и учатся покупать в магазинах, что в конце концов оказывается даже более удобно.

Во время 12-часового перелёта из Канады в Гонконг на борту Air Canada автор обнаружил, что бесплатный Wi-Fi ограничен только мессенджерами. Вместо того, чтобы заплатить 30 CAD за полный доступ, он решил «взломать» систему. С помощью эксперта по безопасности сетей они попробовали три подхода: самоподписанный SSL-сертификат, маскировка DNS-запросов и туннелирование DNS. Первые два метода провалились из-за жёсткой фильтрации IP и отсутствия UDP. Третий подход оказался рабочим: туннель через DNS позволил обойти ограничения и получить полный доступ к GitHub и другим сайтам.

• Пользователи обсуждают, что если ICMP-запросы не проходят, это не обязательно означает блокировку IP-адреса — возможно, просто блокируется ICMP.
• Участники обсуждают, что если DNS-запросы проходят, то можно использовать DNS-туннель, чтобы обойти ограничения.
• Участники обсуждают, что если есть ограничения на использование VPN, то можно использовать прокси на порту 53, который обычно используется для DNS-запросов.
• Участники обсуждают, что если есть ограничения на использование VPN, то можно использовать прокси на порту 53, который обычно используется для DNS-запросов.
• Участники обсуждают, что если есть ограничения на использование VPN, то можно использовать прокси на порту 53, который обычно используется для DNS-запросов.

Ryan Fleury в своём блоге Digital Grove рассуждает о том, что современные процессоры уже давно многоядерны, но большинство программистов всё ещё пишут однопоточный код, упуская до 90% вычислительной мощности. Он приводит пример: сумма элементов массива может быть распараллелена на 4 ядра, но в итоге выигрыш в 3.2 раза превращается в проигрыш в 1.3 раза из-за накладных расходов на синхронизацию и кэш-коэффициенты. Автор приходит к выводу, что надо не "добавлять" многопоточность в специфические случаи, а с самого начала писать весь код как будто он многопоточен, и тогда не будет никаких "особых случаев".

• Обсуждение показало, что современные языки и фреймворки всё ещё не решают фундаментальную проблему — как писать код, который по-настоящему использует многоядерные CPU.
• Участники подчеркнули, что большинство программистов не имеют ни инструментов, ни культуры для эффективного использования параллелизма.
• Были упомянуты такие концепции как "неявный параллелизм" и "автоматическое распараллеливание", но никто не смог привести примеры их практического применения.
• Обсуждение также затронуло вопрос о том, что большинство задач пользователя не требуют параллельного выполнения, и что производительность часто ограничена не столько CPU, сколько IO или GPU.

Автор перешёл с HTMX на Datastar, потому что последний убирает две проблемы: размер кода и сложность синхронизации фронтенда с бэкендом. Он показывает, что на практике это сокращает код на 60-70% и убирает необходимость вручную управлять состоянием на клиенте. Datastar заставляет сервер описывать, какие элементы и как должны обновляться, и это упрощает логику. Пример: вместо 3-4 атрибутов HTMX достаточно одного data-on-click. Это также убирает необходимость вручную следить за событиеми и состоянием, потому что вся логика находится в одном месте.

• Обсуждение в основном вращается вокруг сравнения Datastar и HTMX, где участники делятся опытом, спорят о том, какие фичи действительно нужны, и обсуждают, какие из фреймворков лучше подходят для разных сценариев использования.
• Несколько участников подчеркивают, что Datastar требует оплаты за ряд базовых функций, что вызывает сомнения в ценности продукта для open-source сообщества.
• Некоторые комментаторы высказывают, что Datastar и HTMX имеют разные подходы к обновлению контента: Datastar использует Server-Sent Events, в то время как HTMX использует обычные HTTP-запросы.
• Участники обсуждают, что Datastar требует больше кода на стороне сервера, в то время как HTMX позволяет легко обновлять различные части страницы без дополнительного кода.
• Некоторые комментаторы высказывают, что Datastar и HTMX имеют разные подходы к обновлению контента: Datastar использует Server-Sent Events, в то время как HTMX использует обычные HTTP-запросы.

Исследователи из Google DeepMind и Университета Монреаля показали, что современные LLM не используют формальное рассуждение, а вместо этого ищут решение в пространстве возможных решений. Это открытие ставит под сомнение саму идею, что масштабные языковые модели "рассуждают" как люди.

Команда обучила модель, которая решает задачи, используя цепочку мыслей, и другую, которая не использует. Оказалось, что вторая модель достигает такой же точности, как и первая. Это показывает, что LLM не используют формальное рассуждение, а вместо этого ищут решение в пространстве возможных решений. Исследование также показало, что модели становятся менее уверенными в своих ответах, когда задачи становятся сложнее.

• Обсуждение показало, что LLM не «рассуждают», а лишь сглаживают контекст, и что «цепочка мыслей» не более чем маркетинговый термин.
• Участники подчеркнули, что вместо поиска решения модель выдает токены до тех пор, пока не сгенерится выглядящий правильным ответ, и что это не исследование пространства решений, а его выборка.
• Сообщество отметило, что в отсутствии прозрачности внутреннего состояния LLM, невозможно достоверно оценить или обеспечить корректность его выводов, что ставит под сомнение саму идею «объяснимого ИИ».
• Участники также обсудили, что вопрос остается открытым, какие именно задачи могут быть решены с помощью LLM, и что такое «рассуждение» и как его измерять.

Митчелл Хашимото делится личным опытом, как не теряя мотивации довести большие проекты до конца. Он начинает с маленького, но ощутимого результата: например, вместо «сделать терминал» он берёт подпроект «распарсить VT-коды» и уже через пару дней имеет живой результат и тесты. Далее он итеративно добавляет новые фичи, каждый раз имея что-то, что можно показать. Это позволяет сохранять энтузиазм и не терять фокус. Под конец он напоминает, что не стоит стыдиться незавершённых проектов — главное, чтобы они были интересны самому автору.

• Собеседники подчеркнули, что ключ к быстрому прогрессу — это умение разбивать задачу на мелкие, легко демонстрируемые фрагменты и не застревать в «анализ-парализе»; главное — быстро получать обратную связь и не бояться «грязного» MVP.
• Подчеркнуто, что выбор инструмента (язык/стек) влияет на скорость итераций: REPL-языки и инструменты вроде hot-reload позволяют видеть эффект изменений почти мгновенно, что снижает порог входа и удерживает мотивацию.
• Участники обсуждения подтвердили: чем раньше показать работающий прототип, тем меньше вероятность, что проект застрянет в вечной «доработке»; демо-ориентированная разработка заставляет фокусироваться на ценности для пользователя, а не на перфекционизме.
• Сообщество отметило, что даже в личных проектах важно документировать и тестировать как будто ты передашь его другу: это упрощает возврат к контексту спустя месяцы и служит живым примером.
• Несколько человек поделились личным опытом, что их подход к разработке ПО вдохновил их начать вклад в open-source, и что их опыт в open-source в свою очередь улучшил их навыки ведения личных проектов.