Hacker News Digest

CEO компании, специализирующейся на ИИ, призывает сотрудников срочно заменить своих боссов искусственным интеллектом, чтобы не быть уволенными первыми. По его мнению, менеджмент — это рутинные задачи вроде планирования встреч, оценки производительности и отчетов, которые ИИ выполняет лучше и дешевле. "Ваша карьера под угрозой: боссы уже тестируют ИИ-ассистентов, которые заменят 70–80% управленческих ролей к 2025 году", — заявляет он, ссылаясь на данные McKinsey и Gartner.

Автор предлагает практические шаги: внедрять ИИ-инструменты вроде Claude или GPT-4 для автоматизации рутины, демонстрировать боссу экономию времени и ресурсов, а затем предлагать себя на роль "ИИ-координатора". Пример: в его компании ИИ сократил штат менеджеров на 40%, повысив производительность на 25%. Это не дистопия, а возможность для амбициозных взять контроль, пока ИИ не захватил все.

• Сатирический сайт oilwell.app с AI-CEO вызывает юмор и признание, что ИИ может быть лучше многих реальных руководителей, минимизируя хаос и ADHD-решений.
• Идеи личных AI-агентов для замены себя на работе (подписка за зарплату), ссылки на существующие инструменты вроде Gobii, Workshop Labs и симуляторы с LLM.
• Потенциал автоматизации среднего менеджмента и координации, но скепсис к полной замене CEO из-за сложности решений и нужды в надзоре.
• Критика дизайна сайта как "slop" с повторениями, но похвала маркетинговой тактике через мем-страницу для привлечения внимания.

Стек обработки ввода в Linux делится на три уровня: kernel-level (аппаратное обеспечение, шины, input core и драйверы устройств), промежуточный (evdev для абстракции событий, devtmpfs для узлов устройств, sysfs и procfs для атрибутов и отладки) и user-space (udev с hwdb, libinput/XKB для интерпретации, X Server/Wayland для виджетов).

В kernel input core (drivers/input/input.c) управляет устройствами через struct input_dev (выделяется input_allocate_device, регистрируется input_register_device в input_dev_list, интегрируется с devtmpfs и /proc/bus/input/). Драйверы отправляют события input_event, core фан-аутит их зарегистрированным обработчикам (input_handler_list), включая evdev по умолчанию (/dev/input/eventX). Обработчики реализуют интерфейс с event(), filter(), match() и т.д.; input_handle связывает устройство и обработчик, поддерживает эксклюзивный захват (input_grab_device).

• @charcircuit: маршрутизация ввода к правильному окну важна для end-to-end описания и источник багов, почему вне scope статьи.
• @rbancroft: статья впечатляющая, отличная работа.
• @venamresm__: тема покрыта для X11/Wayland, детали фокуса окон — часть WM/DE, варьируется, не input management (опыт написания WM).
• @Aurornis: это домен WM, статья затрагивает, но edge cases уведут в user space и настройки.

В Пакистане мощность крышных солнечных установок превысит спрос от энергосистемы в ключевых хабах, таких как Лахор и Карачи, уже в 2025 году. Взрывной рост сектора — с 100 МВт в 2021 году до 3 ГВт сейчас (10% от пикового спроса) — обусловлен дешёвыми китайскими панелями (цена упала вдвое за два года) и льготными кредитами под 7–12% годовых. За год выдано кредитов на $1,2 млрд, установлено 1,4 млн систем.

Это создаёт риски: избыток энергии (до 20–30% в пиковые часы) приводит к обратному току, перегрузкам сетей и отключениям. Правительство вводит ограничения — запрет новых установок без батарей, налог 18% на импорт и тарифы за surplus. Эксперты прогнозируют 6 ГВт к 2026 году, но без модернизации сетей ($10 млрд нужны) возможны кризисы.

• В Пакистане богатые районы массово устанавливают солнечные панели из-за утроившихся цен на электричество, blackout'ов и быстрой окупаемости (1-2 года вместо 3,5).
• Правительство вводит новые тарифы и сборы для крупных солнечных пользователей, чтобы они делили расходы на поддержку сети.
• Аналогичные тренды в Канаде (окупаемость 6-7 лет), Европе (15 лет без субсидий) и США; угроза бизнес-модели утилит, необходимость хранения энергии.
• Китай — лидер в производстве дешёвых PV-панелей, ускоряя глобальный переход к распределённой солнечной энергии.

Разработчики Linux интегрировали upstream-поддержку для чипа Qualcomm Snapdragon 8 Elite Gen 5 (кодовое имя SM8750) в основное ядро. Это включает DeviceTree для плат sc8280xp, драйверы для Oryon V2 CPU-ядер (10 ядер: 2x Prime @4.32 ГГц, 6x Performance @3.53 ГГц), GPU Adreno 830, NPU Hexagon и модема X80 5G. Поддержка охватывает PMIC PMX65x, дисплеи, камеры, USB4 и аудио.

Интеграция упрощает портирование Linux на смартфоны и планшеты с этим флагманским SoC 2025 года (TSMC 3 нм), ранее зависевшие от вендорских веток. Ключевые ветки: linux-next и lore.kernel.org, с мержем в 6.15-rc. Qualcomm ускоряет upstreaming, что облегчит разработку нативных дистрибутивов вроде postmarketOS.

• Qualcomm upstreams драйверы Adreno gen5 в LKML, хвалят за прогресс в поддержке ARM Linux, но скепсис из-за прошлых неудач (Tuxedo отказывается, X Elite слабо поддержан).
• Мотивация видят как бизнес-решение после провала Snapdragon X на Windows или PR-стунт, а не искреннюю FOSS-поддержку.
• Интерес к Linux на Snapdragon-ноутбуках, планшетах и телефонах; вопросы по AV1, KVM, WiFi, модемам и периферии.
• Критика закрытого boot-chain, проприетарного hypervisor (Gunyah) и отсутствия документации; призывы к полному открытию.
• Сравнения с Apple Silicon; надежды на устройства вроде Framework или PinePhone с этими чипами.

• Критика NPM и GitHub за слабую модерацию репозиториев, позволяющую вредоносные пакеты с кражей credentials и скриптами на установке.
• NPM уязвимее Python/Java из-за множества зависимостей, слабых границ безопасности и отсутствия sandbox по умолчанию.
• Рекомендации: ротация токенов/npm PATs, использование pnpm/bubblewrap/sandbox, хранение секретов в locker.
• Предложения: публичная идентификация разработчиков, code signing, SBOM для снижения рисков.
• Спекуляции об атаках из Китая, России, Ирана, КНДР, Индии; призыв к фокусу на практиках, а не геополитике.

В эпоху LLM соцсети полны постов с одинаковым стилем — как от одного менеджера по соцсетям. Уникальный голос — это ценный актив, сформированный жизненным опытом, который делает вас узнаваемым, вызывает доверие и ожидание новых публикаций. Он влияет на впечатления в собеседованиях, networking и общении с коллегами: автор однажды получил работу благодаря блогу, где менеджер захотел именно его голоса в организации.

Голос зреет со временем и практикой, меняясь с настроением и жизненными событиями — именно в такие моменты рождаются самые сильные сообщения. Имитировать его через LLM невозможно: голос не статичен. Не позволяйте лени атрофировать этот дар — пишите своим голосом, чтобы не потерять уникальность и не обеднить других.

• Обсуждение фокусируется на потере уникальных голосов в контенте из-за LLMs, которые стандартизируют стиль (корпоративный тон, эмодзи, шаблонные фразы).
• Проблема приписывается не только ИИ, но и ранним трендам соцсетей, алгоритмов вовлеченности и SEO.
• Положительные аспекты: LLMs как редакторы или генераторы идей для сохранения голоса; помогают неумелым писателям делиться мыслями.
• Ностальгия по "золотому веку" интернета (90-00-е); призывы избегать AI-контента, возвращаться к блогам и личному письму.

Runprompt — крошечный скрипт для запуска файлов с расширением .prompt. Он позволяет пользователям хранить промпты для ИИ в отдельных файлах и исполнять их одной командой из терминала, интегрируясь с популярными CLI-инструментами вроде Ollama, LM Studio или OpenAI API. Скрипт написан на bash, весит всего несколько строк кода и не требует установки: достаточно скачать и добавить в PATH.

Ключевые фичи: поддержка переменных окружения для API-ключей ($OPENAI_API_KEY), автоматическое определение LLM-инструмента, вывод результата в stdout/stderr. Пример использования: runprompt myprompt.prompt "user input". Идеально для автоматизации рабочих процессов с ИИ — от генерации кода до анализа текста. Репозиторий на GitHub (chr15m/runprompt) предлагает готовый бинарник и инструкции по кастомизации.

• Положительные отзывы о dotprompt как лёгком инструменте для пайпинга промптов с LLM в стиле Unix, лучше агентов, с single-file подходом.
• Предложения: поддержка local LLM (Ollama via base URL), кэш (sqlite), shebang для исполняемости, .prompty, модальности (image/audio), tee для перехвата.
• Сравнения с pmp, .prompty, MD-файлами; преимущества в контроле, pay-per-use и reproducibility.
• Автор планирует доработки (URL override, кэш, модальности), добавляет GH issues, примеры в блоге.

Google TPU возник в 2013 году из расчёта: если каждый пользователь Android задействует voice search по 3 минуты в день, компании придётся удвоить мощности дата-центров. Стандартные CPU и GPU не справлялись с матричной математикой глубокого обучения, поэтому Google создал ASIC для TensorFlow. Проект прошёл от концепта до деплоя за 15 месяцев (2013–2014), к 2015 TPU уже ускоряли Maps, Photos и Translate, а в 2016 их анонсировали на I/O.

В отличие от универсальных GPU с «багажом» (кеширование, ветвления, текстуры), TPU — доменно-специфичный чип с systolic array: данные (веса) загружаются раз, проходят через сетку умножителей без возврата в память, минимизируя Von Neumann bottleneck и HBM-доступы. Новый Ironwood усилил SparseCore для эмбеддингов (рекомендации, LLM) и расширил HBM. TPU — ключевое преимущество Google Cloud на 10 лет, с фокусом на inference; обсуждаются производство, сравнения с GPU и влияние Gemini 3.

• Google's TPUs лидируют в эффективности inference и масштабе благодаря systolic array, OCS interconnects и низкой стоимости эксплуатации по сравнению с Nvidia GPUs.
• Скепсис по поводу исполнения Google: слабая экосистема (JAX/TF vs CUDA), история провалов продуктов и зависимость от ad-бизнеса.
• Nvidia доминирует за счёт универсальности, CUDA и оптимизаций (NVLink, NVFP4), несмотря на "architectural baggage".
• Упоминания альтернатив (Groq, Cerebras, Meta покупает TPU) и рисков: новые архитектуры AI могут устареть hardware, фокус на inference vs training.
• Google имеет ресурсы для доминирования через vertical stack и cloud, но короткий "attention span" вызывает сомнения.

Теория, что GPL распространяется на AI-модели, обученные на GPL-коде, подразумевает: модель — производная работа GPL-кода, поэтому при её распространении применяются copyleft-условия, включая раскрытие исходного кода. С запуском GitHub Copilot в 2021 году дебаты разгорелись из-за использования OSS-кода в обучении, но к 2025 году энтузиазм угас под влиянием пользы ИИ. Однако теория не опровергнута: вопрос остаётся открытым, без ясных решений правительств.

Идёт два ключевых иска: Doe v. GitHub (классовый иск по Copilot) сохраняет претензии о нарушении OSS-лицензий; GEMA v. OpenAI трактует "память" в моделях как юридическое воспроизведение. Аргументы против — на уровнях авторского права (обучение не создаёт производную), текста GPL (не охватывает модели), техники (веса не копируют код) и политики (подорвёт ИИ-развитие). OSI и FSF не поддерживают propagation; в Японии аналогично скептицизм.

• Скептицизм по применению GPL к ИИ: сложно доказать обучение на copyleft-коде, аналогии с человеческим обучением и fair use.
• Критика GPL/copyleft за навязчивость; предложения новых лицензий, запрещающих использование в обучении моделей.
• Споры о виральности GPL, авторских правах на вывод ИИ и влиянии на open source сообщество.
• Мнения о безнаказанности корпораций, необходимости законодательных изменений и рисках для контрибьюторов.

Артур Конан Дойл через Шерлока Холмса раскрывал кризис психического здоровья мужчин викторианской Англии, где эмоции считались слабостью. Холмс — архетип "выгорающего гения": в периоды затишья он впадает в депрессию, прибегает к 7% раствору кокаина для стимуляции мозга и морфина после дел. Дойл, врач по образованию, описывал симптомы, близкие к современным диагнозам — аhedония, тревога, аддикция, — подчёркивая, как рациональность маскирует эмоциональный хаос.

Ватсон выступает "эмоциональным якорем", предлагая дружбу и стабильность, что контрастирует с токсичной маскулинностью эпохи. Дойл подчёркивал вред изоляции: Холмс игнорирует сон, еду, отношения, рискуя психозом. Ключевой факт — в "Страшном пленнике" Холмс признаёт: "Мой мозг бунтует от безделья". Это предвосхитило дискуссии о мужской уязвимости, актуальные и сегодня.

• Обсуждение психических проблем Холмса (депрессия без работы, жажда новизны, кокаиновая зависимость) как отражения викторианской маскулинности и табу на уязвимость.
• Сравнение адаптаций: Elementary хвалят за реалистичное изображение психического здоровья, в отличие от BBC Sherlock; упоминают House как современного Холмса.
• Критика статьи как поверхностной и ревизионистской, навязывающей современные взгляды, но популярной на HN из-за интереса к Холмсу.
• Дебаты о Дойле: возможно, ненавидел персонажа, добавляя недостатки; миф "tortured genius" и польза прогулок для настроения.
• Контраст эпох: викторианская репрессия vs. современная культура "прозрачности" слабостей мужчин.