Hacker News Digest

Предложен детерминированный алгоритм времени O(m log^{2/3} n) для задачи кратчайших путей из одного источника (SSSP) во взвешенных ориентированных графах с неотрицательными весами в модели сравнение-сложение. Впервые превзойдена граница O(m + n log n) алгоритма Дейкстры на разреженных графах, что доказывает его неоптимальность для SSSP.

• Обсуждали статью о новом алгоритме для разреженных графов.
• Алгоритм даёт ускорение только при средней степени < 3, если граф не триллионных размеров.
• MarkusQ уточнил: при m < 3n это ≈ степень < 6, так что двумерные решётки всё ещё выигрывают.
• Вывод: улучшение полезно, но не универсально.

• Windsurf за 8 мес. выросла до $82 млн ARR, но продана Cognition всего за $250 млн (из них $100 млн — деньги на счету). Это оценка бизнеса в <2× выручки, что намекает на катастрофу.

• Хронология развода:
  11 июля OpenAI отказалась от сделки в $3 млрд.
  В тот же день Google выкупила CEO и 41 сотрудника за $2,4 млрд, но без самой компании.
  Пятница: оставшиеся основатели позвонили Cognition.
  Понедельник: сделка закрыта — Cognition получает $82 млн ARR, 200+ людей и IP почти даром.

• Проблема маржи:
  Планы по $10–15/мес. покрывают лишь часть затрат.
  Twitter-аналитика: -300…-500 % маржа.
  Каждый новый клиент усугубляет дыру: API-расходы $80–200/мес при цене $20/мес.

• Смертельный спираль:
  Нельзя поднять цены (конкурируют с Claude Code за $150/мес).
  Нельзя сократить расходы (API-тарифы фиксированы).
  Нельзя остановить рост (это единственная история для инвесторов).
  Нельзя пивотить (слишком много денег привлечено).

• План был VC-деньгами дотировать Anthropic-модели, собрать данные, быстро обучить собственные и перейти от -500 % к плюсу.
  Время закончилось быстрее, чем пришла технология.

• Участники считают статью спекулятивной: факты о найме и сделках искажены, цифры не подтверждены.
• Сделка Google за $2,4 млрд — это не покупка Windsurf, а «poach» 41 сотрудника + лицензия IP; причина — антимонопольные риски и желание мягко спасти инвесторов.
• Бизнес-модель «обёрток» вокруг LLM ставится под сомнение: без собственных моделей масштабироваться нельзя, а деньги VCs рано или поздно кончатся.
• Крупные игроки (Google, Microsoft, Meta) боятся хаотичного краха таких стартапов и предпочитают аквихайры или «soft landing», чтобы не тревожить рынок и NVDA.
• Некоторые считают, что нынешние форки VSCode — это «кони без экипажа»; настоящий прорыв будет в полностью агентных IDE нового типа.

Краткий пересказ на русском

• Повод: пост CEO GitHub «Developers reinvented» и его кликбейтные репосты. Автор называет текст образцом плохого мышления и «антиучебником» научного стиля.

• Отступление о статистике СССР
  – Публиковали только проценты роста, скрывая абсолютные цифры.
  – Сравнивали с провальным 1913 г. вместо более поздних лет.
  – Для «лидерства» в производстве пшеницы измеряли «сырой вес», включая солому, грязь и «диссидентов».

• Картинка в посте
  Детские кубики парят в воздухе, игнорируя гравитацию. Вывод: автор либо технически безграмотен, либо наплевать на правду. Плюс использование «абоминации»-генератора Studio Ghibli.

• «Исследование» из твита
  – «Полевое исследование» на 22 человек.
  – Статистическая репрезентативность нулевая; дальнейший разбор оборвался на этом.

• Критика статьи Домке сводится к тому, что она искажает реальность CS-образования и использует сомнительную статистику (выборка 22 человека).
• Основная претензия: статья — маркетинг для бизнес-аудитории, а не аргумент для разработчиков.
• Участники подчеркивают, что «AI-бустеризм» ставит «правдоподобие» выше корректности и игнорирует фундаментальные знания.
• Процитируют Миядзаки: его слова про «оскорбление жизни» вырваны из контекста AI-анимации зомби.
• Сообщество видит в статье типичный пример «FOMO-капитализма»: лозунги ради инвестиций и роста акций, а не ради качества кода.

Blender теперь нативен на Windows 11 on Arm.
Сборка 4.2.0 Alpha уже доступна для загрузки; финальная версия 4.2 выйдет в июле.

Что это значит

• Нет эмуляции x64 → выше производительность и меньше расхода энергии.
• Поддерживаются все современные граф-функции, включая Cycles, EEVEE, Grease Pencil.
• Работает на Snapdragon X Elite/Plus и других Arm-чипах.

Как получить

1. Скачать Blender 4.2.0 Alpha с официального сайта.
2. Установить и запустить — всё работает из коробки.

Следующий шаг
Разработчики Blender Foundation продолжают оптимизацию; ждём стабильный релиз 4.2 в июле.

• Вокруг Blender на ARM-Windows радость: конец x86-монополии близок.
• Порт был проще благодаря готовым macOS/iOS ARM-версиям, но на Linux-arm64 официальных сборок пока нет.
• Основной тормоз Windows-ARM — отсутствие «жёсткого» перехода: Apple прекратила продажу Intel-Маков, Microsoft и OEM-ы продолжают поддерживать x86.
• Разработчики сторонних библиотек не спешили, многие считали «Windows = x86»; зависимости труднее портировать, чем сам Blender.
• Qualcomm-процессоры пока уступают Apple M-серии, поэтому ARM-Windows-устройств мало, а альтернатив Qualcomm в рознице почти нет.

• Участники удивлены, что AOL до 2024 года всё ещё предлагал dial-up.
• Вспомнили звуки модема, CD-диски с пробным доступом и «You’ve got mail!».
• Некоторые сёла в США до сих пор без нормального интернета, поэтому dial-up жил.
• Шутят, что современные сайты на 56 кбит/с грузятся «по календарю».
• Обсуждают, кто теперь платит AOL и сколько людей осталось на такой связи.

1984: словарь в 256 КБ

Представьте: вам поручили написать спеллчекер для MS-DOS-текстового редактора. У части пользователей всего 256 КБ ОЗУ — и туда должны поместиться редактор, сам документ, ОС и ещё словарь. Сегодня /usr/share/dict/words весит 2,5 МБ и содержит 235 000 слов; тогда это был нереальный объём.

Сжатие трие, вырезание редких слов, кастомная БД на гибком диске 360 КБ — всё это требовало месяцев инженерной работы и гениальных структур данных.

Сейчас

Загрузить словарь в хеш-таблицу — 3–5 строк на Perl или Python; поиск слова — встроенная операция. Всё.

• Пользователи жалуются, что встроенный спелл-чекер iPhone (и Android) часто хуже человеческого глаза и LLM: «No Guesses Found» при очевидных ошибках.
• Причины: жёсткие ограничения по скорости и памяти, отсутствие контекста, излишняя буквальность алгоритмов.
• Многие отказались от встроенных средств и ищут слова в Google или используют LLM.
• Участники вспоминают, как в 80-е спелл-чекер был прорывом, но требовал переключения дискет и выдавал лишь список ошибок без подсказок.
• Сегодня задача «проверить орфографию» тривиальна, а вот «предложить правильное» по-прежнему требует сложной инженерии.

• Pine64 Star64 — плата на RISC-V за €39,99

  • 4-ядерный JH7110 (1,5 ГГц), 2 ГБ LPDDR4, Wi-Fi 5/BT 5.2, HDMI 4K, PCIe, GPIO 40-pin.
  • Поддерживает Linux (Ubuntu, Fedora) и RTOS (Zephyr).
  • Питание через USB-C 5 В/3 А; корпус и eMMC опционально.

• Доступность

  • Продажи стартуют 12 августа в магазине Pine64 и у партнёров.

• VisionFive 2 Lite — дешёвая RISC-V плата, но JH7110 не соответствует RVA23, что может вызвать проблемы с Ubuntu.
• Производительность ближе к Pi 4 при CLI-задачах, но без SIMD; для GUI и современных ПО памяти может не хватить.
• Поддержка Linux/Fedora/Debian хорошая, но многое из «обычного» ПО не тестируется на riscv64.
• Нет полноценного PCIe-слота и открытого GPU-драйвера; нужна M.2-SSD и максимум ОЗУ.
• Питание можно через PoE-сплиттер, встроенной flash нет, что полезно для офлайн-криптографии.
• Cookie-баннер статьи вызвал бурю негодования: отсутствует кнопка «отклонить всё», приходится пользоваться блокировщиками или зеркалами.

Ecosia начал отдавать часть результатов поиска из нового европейского индекса, созданного совместно с Qwant. Пока это касается Франции: к концу года 50 % запросов там будет обрабатываться собственным индексом, далее — другие страны.

Что это значит
Индекс — это база, из которой поисковик берёт ответы. До сих пор почти все мелкие поисковики зависели от «Большой тройки». Новый индекс Staan даёт альтернативу: быстрый, приватный и подконтрольный Европе.

Зачем независимость
Большая часть европейских облаков, ИИ и поиска сидит на американских стеках. Отключи их — и континент останется без ключевых сервисов. Собственный индекс снижает риски, позволяет развивать этичный ИИ и сохранять приватность.

Что дальше
EUSP открыт для внешних инвестиций и других компаний, создавая конкурентную среду и основу для инноваций. Пользователи Ecosia пока не заметят изменений, но этот шаг укрепляет европейскую цифровую автономию и помогает продвигать климатическую миссию.

• Пользователи жалуются на «грязный» стартовый экран Ecosia и отсутствие настройки выдачи.
• Выпущен французский пилот европейского поискового индекса Staan (Ecosia + Qwant); скорость и качество приятно удивили, но охват пока мал.
• Большинство поддерживает идею «цифрового суверенитета» ЕС, но спорят: ли это реальная демократия или просто замена американского контроля европейским.
• Критика «Chat Control» и цензуры; противники считают, что ЕС всё равно лучше США и Китая, потому что можно голосовать.
• Некоторые сомневаются в честности маркетинга Ecosia («сажают деревья только за клики по рекламе»).

Framework Desktop — компактный 4,5-литровый ПК, который почти не шумит даже под полной нагрузкой. Внутри — мобильный AMD Ryzen AI Max 395+ (16 ядер Zen5, 5,1 ГГц), и он оказывается быстрее старого Ryzen 9 7950X в большом корпусе.

Корпус разукрашивается 21 сменной плиткой, можно печатать свои. Внешне — свежий минимализм вместо алюминия и RGB.

По производительности:

• Docker-тест HEY: почти вдвое быстрее Beelink SER8 и на 40 % опережает M4 Max.
• Geekbench 6 multi-core: на уровне M4 Max, заметно выше M4 Pro и Core i9-14900K.
• Одноядерка уступает Apple ≈20 %, но для многопоточных задач это лидер.

Цена выше, чем у Beelink, но пока это единственный безвентиляторный 395+ на рынке.

• Framework Desktop с Ryzen AI Max+ 395 даёт 64–128 ГБ единой памяти, позволяя запускать крупные LLM без дискретной видеокарты и дешевле, чем Mac Studio, но дороже Mini.
• Производительность ниже CUDA-карт Nvidia и M4 Max, зато выше, чем у iGPU Intel и старых решений.
• Многие сомневаются в цене и форм-факторе: за те же деньги можно взять Minisforum, Beelink, HP Z2 Mini или собрать полноценный десктоп.
• Пока CUDA-стека нет, AMD-совместимость с популярными AI-фреймворками ограничена.
• Ремонтопригодность и модульность Framework оценили, но в десктоп-сегменте это не уникально.

• У OpenAI десятки миллиардов долларов на кластеры GPU (по $20–40 тыс. за карту) и инфраструктуру, чего нет у обычного пользователя.
• Ключевая «фишка» — массовое батчирование запросов: одновременная обработка тысяч пользователей позволяет загружать видеопамять и вычислительные блоки почти на 100 %, тогда как дома GPU простаивает.
• Используются Mixture-of-Experts, спекулятивное декодирование, конвейерная разбивка модели по GPU и прочие оптимизации, снижающие затраты на одного пользователя.
• Большинство пользователей активны лишь доли процента времени, поэтому общая нагрузка оказывается меньше, чем кажется по 700 млн «weekly users».
• Всё это — классический эффект экономии масштаба: высокие фиксированные затраты и почти нулевые переменные на одного юзера делают запуск GPT-4 локально невыгодным.