Hacker News Digest

• OpenAI модель часто искажает лица и детали, придавая изображения оранжевый оттенок, что воспринимается как недостаток.
• Оценка качества генерируемых изображений субъективна: пользователи спорят о приоритетах (реализм vs стиль, цвета), что затрудняет объективное сравнение моделей.
• Gemini склонен возвращать изображения без изменений, Seedream поддерживает высокое разрешение, но меняет цветовую палитру, NanoBanana эффективен при условии совпадения стилей.
• Текущие ИИ-инструменты для редактирования изображений имеют ограничения и не всегда точно следуют запросам, что требует от пользователей адаптации и экспериментов.
• Появление генеративного ИИ вызывает дискуссии о будущем профессий художников и иллюстраторов, но мнения разделяются: одни видят угрозу, другие — эволюцию инструментов.

Стандартный алгоритм Ланцоса для вычисления матричных функций требует значительных ресурсов памяти: хранение n×k базисной матрицы, которая растёт с каждой итерацией. Для задачи с 500 000 переменными и 1000 итерациями это около 4 ГБ только для базиса. В статье представлен двухпроходной вариант алгоритма, требующий всего O(n) памяти ценой удвоения числа матрично-векторных произведений. При грамотной реализации этот подход не только экономит память, но и может работать быстрее для определённых задач.

Автор подробно описывает реализацию на Rust, включая шаги рекуррентного вычисления, итератор для управления состоянием, первый проход (вычисление разложения) и второй проход (восстановление решения). Интересно, что теоретические ожидания производительности не всегда подтверждаются на практике, особенно для средних по размеру матриц. Весь код доступен на GitHub, а технический отчёт с доказательствами и дополнительными экспериментами можно скачать отдельно.

• Обсуждение охватывает редкий случай, когда матрица и векторы помещаются в кэш, но базис не помещается, и показывает, что алгоритм Ланцоша может быть реализован без реортогонализации, что экономит O(n²) памяти и O(n²) FLOP в обмен на O(n) дополнительных итераций.
• Участники обсуждают точность двухпроходного подхода, влияние потери ортогональности на точность и применимость метода, а также то, что влияние на точность может быть меньше, чем погрешность самого алгоритма Ланцоша.
• Также обсуждается выбор языка для реализации алгоритма, причем участники делятся опытом и мнением о том, какие языки лучше всего подходят для высокопроизводительной численной линейной алгебры.
• В конце обсуждение сдвигается к тому, что автор может в будущем опубликовать расширенную версию статьи, и что читатели могут ожидать увидеть ее в будущем.

Context for this submission:Apple releases the iPhone Pocket: https://www.apple.com/newsroom/2025/11/introducing-iphone-po...HN discussion: https://news.ycombinator.com/item?id=45885813 I always have a little chuckle when I see people holding a tiny delicate smartphone in a massi

I exclusively use private browsing, but I know that doesn't do much in preventing tracking, so it's nice to see this finally starting to roll out.The fact that I have to go to great lengths to browse anonymously - and companies desperately try to circumvent my genuine decision to

Here's the origin of the outbreak:> Public health officials say it started when an international traveller attended a wedding in New Brunswick last October. New Brunswick's outbreak ended in January, but guests at that wedding had already brought the virus to southwestern Ontario

• Пользователи отмечают, что .NET уже много лет демонстрирует стабильность и производительность, но всё ещё не пользуется популярностью у стартапов из-за «корпоративной» репутации C# и лицензирования.
• Сообщество отмечает, что .NET действительно предлагает высокую производительность, богатую стандартную библиотеку и отличные инструменты, но из-за стигмы «корпоративности» и лицензионных вопросов он всё ещё не может конкурировать с Node.js и Python в стартапах.
• Несколько участников поделились опытом, что .NET действительно используется в стартапах, особенно в Далласе, и что он хорошо себя показывает.
• Некоторые отмечают, что F# и C# как языки предлагают современные и мощные возможности, но из-за нехватки библиотек и инструментов они не могут конкурировать с Node.js и Python.

В статье утверждается, что JavaScript-библиотеки для выбора даты, такие как Pikaday, часто не нужны и могут приводить к ошибкам и брошенным формам. Вместо этого рекомендуется использовать нативные HTML-инпуты: date для дат, time для времени и datetime-local для их комбинации. Эти решения требуют всего одной строки кода, обеспечивают лучшую доступность, производительность и интернационализацию, работают без JavaScript и позволяют браузеру обрабатывать сложные детали.

В качестве альтернатив предлагаются раздельные инпуты для дня, месяца и года (особенно полезно для запоминающихся дат), селекты при ограниченном наборе вариантов и маскированные инпуты с плейсхолдерами. Для улучшения опыта можно использовать атрибуты: inputmode="numeric" для отображения цифровой клавиатуры, maxlength для ограничения ввода, pattern для валидации, autocomplete для автозаполнения и min/max для ограничений диапазона. Автор подчеркивает важность прогрессивного усиления и учета пользователей без JavaScript.

• Пользователи жалуются на нативные пикеры из-за необходимости тысяч кликов, чтобы выбрать дату рождения, и наоборот — кастомные пикеры не позволяют вводить дату текстом.
• Разработчики отвечают, что нативный <input type="date"> не поддерживает форматов вроде «MM/DD/YYYY» и не даёт контроля над UI, а кастомные пикеры не решают проблему с доступностью и не имеют единого UX.
• В итоге спор сводится к тому, что нативный пикер не решает проблему, а кастомный — не решает её лучше.
• Пользователи также жалуются на то, что нативный пикер не позволяет вводить дату текстом, а кастомный — не позволяет вводить дату текстом.
• В итоге, обсуждение сводится к тому, что нативный пикер не решает проблему, а кастомный — не решает её лучше.

I tried to build something like this during covid and got into the weeds around syncing a vuex store across server/client based on pinia (https://pinia.vuejs.org). Vue3 separated the reactivity model from the framework so when the server made a change, it forwarded the event auto

Пентагон внедряет революционную систему закупок "Other Transaction Authority" (OTA), позволяющую заключать контракты напрямую с компаниями без бюрократических процедур традиционных тендеров. Эта мера сравнивается с "выстрелом в бухгалтеров" — она устраняет многолетние задержки и сложные правила, которые раньше тормозили инновации в оборонной сфере. Теперь военные могут быстрее получать доступ к передовым технологиям от стартапов и малых предприятий, минуя слои согласований.

Система OTA уже доказала свою эффективность: она использовалась для создания истребителя F-35 и других критически важных программ. По словам экспертов, традиционные военные закупки занимали до 10 лет, аOTA позволяет заключать контракты за недели. Это изменение отражает осознание того, что в современной войне скорость внедрения технологий важнее строгого контроля расходов. Пентагон теперь активно ищет инновации в коммерческом секторе, а не ждет их появления внутри системы.

• Процесс закупок в США переходит от "покупайте по любой цене" к "покупайте быстро и дёшево", что вызывает опасения о коррупции и уязвимости в цепочке поставок.
• Производители вооружений, такие как Anduril, строят свою стратегию на использовании гражданских рынков и производственных мощностей, что может быть неприемлемо в условиях войны.
• Система контроля качества в оборонке, которая была разработана для предотвращения злоупотреблений, теперь может быть ослаблена, что вызывает опасения о том, что это может привести к увеличению количества инцидентов.
• Производители вооружений, которые не могут удовлетворить новые требования, могут быть отстранены от контрактов, что может вызвать проблемы с безопасностью и национальной обороной.

• HNSW критикуется за сложность балансировки, неэффективность кэширования и слабую поддержку фильтрации результатов поиска.
• Продвинутое квантование (особенно product quantization) значительно эффективнее простого (int8/binary) и является ключом к ускорению индексов; DiskANN часто предпочтительнее HNSW в продакшене.
• Иерархичность HNSW может быть избыточной; плоские структуры или модифицированные функции выбора уровней могут дать сопоставимую производительность.
• Важна прозрачность систем: предоставление программистам доступа к структуре данных и понимание компромиссов позволяет создавать более гибкие решения.
• В Redis векторы нормализуются для быстрого вычисления скалярного произведения вместо косинусного сходства; запись на диск выполняется точечно (RDB/AOF), а не непрерывно.