Hacker News Digest

• 53 % взрослых считают цены на продукты основным стрессом; 19 % из них хотя бы раз покупали еду в рассрочку (Buy Now Pay Later, BNPL).
• В целом 29 % американцев пользовались BNPL для еды, медицины, развлечений или ресторанов; чаще это делают люди до 45 лет и испытывающие сильный финансовый стресс.
• 50 % беспокоятся о жилье, 43 % — о доходах и сбережениях, 40 % — о медицинских расходах; 75 % назвали хотя бы один фактор «большим стрессом».
• Среди молодых выше тревога по зарплате, аренде, студенческим долгам и детсаду; по продуктам, сбережениям и медуслугам различий между возрастами почти нет.
  Опрос AP-NORC (10–14 июля 2025, 1 437 респондентов, погрешность ±3,6 %).

• Американцы испытывают растущий стресс из-за базовых расходов: медицина, жильё, еда.
• Медстраховка не спасает: ошибки в кодировке, отказ в оплате, тысячи долларов за простые услуги.
• Зарплаты растут на 20–30 % за 5–7 лет, тогда как рынок акций удваивается за тот же срок — разрыв усиливается.
• Люди ищут лайфхаки: азиатские рынки, MVNO-тарифы, отказ от DoorDash, но это лишь смягчает системную проблему.
• Участники сходятся: корень в зонинге, регуляции, прибыли посредников и политической безвольности менять модель.

flip-card
Проект Nicholas-L-Johnson на GitHub: публичный репозиторий, демонстрирующий карточку, переворачивающуюся при наведении.

• Технологии: HTML, CSS, возможно JavaScript.
• Функция: плавный 3D-переворот с лицевой стороны на обратную.
• Применение: карточки товаров, профили, интерактивные элементы UI.

Клонировать:

git clone https://github.com/Nicholas-L-Johnson/flip-card.git

• Проект — ультратонкая электронная визитка с симуляцией жидкости; вызывает восторг, но кажется дорогой для раздачи.
• Ключевые плюсы: реалистичное движение «воды», простая и дешевая конструкция, легко отлаживать.
• Минусы: можно намочить одежду, толщина USB-C + ПКБ выглядит «толстой» для визитки, шрифт на обороте раздражает многих.
• Отмечены изюминки: USB-C на краю платы без дополнительных деталей, прошивка на Rust с плавающей точкой, аккумулятор почти кредитной толщины.
• Люди хотят больше деталей о сборке, просят sans-serif шрифт и чуть более игривый дизайн.

• Администрация Трампа переписывает прежние выпуски National Climate Assessment — главного климатического доклада США.
• Об этом заявил глава Минэнерго Крис Райт (бывший глава фрекинговой Liberty Energy) в эфире CNN.
• Причина: отзыв «Endangerment Finding» — научного обоснования регулирования парниковых выбросов.
• Предыдущие версии доклада (с 2000 г.) предупреждали о рисках для экономики и здоровья; доступ к ним закрыт.
• Сотни учёных, работавших над шестым выпуском, уволены в апреле.
• Закон 1990 г. обязывает правительство предоставлять доклад Конгрессу и президенту, но ревизия идёт в русле «Большого красивого закона» — отмены налоговых льгот на чистую энергию и расширения бурения.
• Минэнерго опубликовало спорное исследование, оспаривающее рост температур и экстремальную погоду, и утверждающее, что CO₂ выгоден сельскому хозяйству; цитируемые учёные заявили о фальсификации их работ.

• Участники обсуждают откат США к отрицанию базовых климатических фактов и подмену данных.
• Подчёркивается, что природа «не обманешь», а последствия затронут даже тех, кто не верил в обман.
• Сравнения с «1984», «Не смотрите вверх» и историями о переписывании прошлого подчёркивают масштаб дезинформации.
• Отмечается, что страховщики и финансисты уже закладывают реальные риски в цены, несмотря на риторику властей.
• Участники из других стран призывают не отождествлять Трампа с США в целом и не терять надежду: мир продолжает инвестировать в ВИЭ и климатические решения.

Почему модели ломаются на длинных диалогах
При удалении старых токенов для экономии памяти модель начинает выдавать бессмыслицу. Причина — «attention sinks»: первые токены собирают избыточное внимание, потому что softmax требует, чтобы веса суммировались в 1.

StreamingLLM
Оставляем первые 4 токена навсегда, остальное сдвигаем окном. Работает до 4 млн токенов; уже в HuggingFace, TensorRT-LLM и новых OpenAI-моделях.

OpenAI и attention sinks
В GPT-OSS-20B/120B добавлен обучаемый скаляр в softmax каждой головы, позволяющий «не обращать внимания» — прямое наследие StreamingLLM.

История открытия
Летом 2023 в Meta я решал задачу: как продолжать диалог длиннее обучающего окна. Казалось, что достаточно скользящего окна, но при удалении первых токенов перплексия взлетала до небес.

Визуализация
Внимание Llama-2 постоянно «сливается» в начало. Эти токены-«стоки» не передают внимание дальше, а лишь поглощают его, поэтому их нельзя выбрасывать.

Математика
Softmax обязывает каждую голову распределить ровно 1.0 внимания. Если нет полезного контекста, весь «бюджет» уходит в первые позиции, где чуть выше базовые скоры.

• Участники обсуждают «attention sinks» — токены-«стоки», на которые модель направляет избыточное внимание, чтобы не «размывать» полезную информацию.
• Это поведение замечено и в BERT ([SEP], точки), и в ViT (фоновые патчи), и в GPT-OSS, где вместо добавления единицы к знаменателю обучают отдельный логит на каждую голову.
• Синк-токены работают как «pressure valve», предотвращая over-mixing и давая модели «нулевой» вектор для случаев «не найдено».
• Пользователи замечают, что первые слова («Hello», «Please») или CLS-подобные глобальные токены могут непреднамеренно служить такими стоками.
• FOSS-реализации уже поддерживают приём: llama.cpp принял PR, а Diff-Transformer и другие идеи быстро переиспользуются.

Цель
Адаптировать планировщик ULE для гибридных CPU (P- и E-ядер Intel, big.LITTLE ARM), позволяя выбирать приоритет: максимальная производительность, энергоэффективность или баланс.

Проблема
Традиционные cpuset(1) лишь ограничивают, какие ядра разрешены, но не говорят, какие из них предпочтительны. Прямое связывание политик с масками cpuset приводит к жёсткой фиксации и конфликтам при наследовании.

Решение

• Ввести политики как отдельный параметр, привязанный к cpuset.
• Дочерние cpuset могут лишь ужесточать политику, а не расширять.
• Поддержать шкалу «энергоэффективности» 0–100:
  0 = все P-ядра, 100 = только E-ядра, промежуточные значения задают пропорцию.
• Позволить админу задавать разные политики для разных разделов системы (джейлы, cgroup, NUMA-домены).

• Архитектура P- и E-ядер красива на словах, но на практике планировщик быстро теряет контроль: короткие задачи могут быть латентно-чувствительными, а длинные — срочными.
• Пользователи сравнивают ситуацию с провалом AMD Bulldozer: «много ядер, посредственная производительность» и ощущение непредсказуемости.
• Некоторые ушли на Linux, где можно вручную управлять распределением на гетерогенных CPU.
• Предлагают использовать nice-уровни и источник питания (AC/батарея) как простые эвристики для выбора ядра.
• Многие требуют ручного контроля: «дайте мне кнопку “сейчас всё важно” или “выжми максимум времени автономии”».
• Утверждение, что «все новые Intel уже гибридные», оказалось преувеличением: i3, Pentium, Celeron и часть Xeon всё ещё без E-ядер.

Начав использовать Linear, я углубился в «локально-ориентированные» приложения: клиент хранит полную БД, изменения сначала пишутся локально, а фоновый sync-рантайн рассылает их по WebSocket/GraphQL. Пользователь видит мгновенные обновления без сетевой задержки.

Проанализировав реверс-инжиниринг и доклады команды Linear, я понял: их sync-движок — это месяцы работы, чтобы решить офлайн-режим, конфликты, частичную синхронизацию, миграции схем и безопасность.

В 2025-м экосистема уже готова:

• Electric SQL — Postgres-синхронизация
• PowerSync — корпоративный уровень
• Jazz — «обновляешь локальный state — всё синхронизируется»
• Zero, Instant, Triplit, LiveStore — упрощают разработку

Jazz предлагает CoValues: схема на Zod + автоматическая репликация. Пример:

const Post = co.map({
  title: z.string(),
  comments: co.list(Comment)
});

Меняешь post.title — изменение мгновенно отражается у всех участников.

• Участники обсуждают преимущества и недостатки подходов local-first (Zero, Electric, Jazz, CRDT, PouchDB, Turso и др.).
• Ключевые плюсы: мгновенный UX, офлайн-работа, упрощённая синхронизация через запросы (Zero) и отсутствие конфликтов (CRDT).
• Минусы: рост данных, проблемы разрешения конфликтов, сложность прав и миграций, ограниченная поддержка SSR-ценящих разработчиков.
• Некоторые считают, что SSR всё ещё важен для первой загрузки, но не решает офлайн/коллаборацию.
• Подводный камень: большинство инструментов заточены под веб, хотя мобильные сценарии офлайна выглядят более естественными.

• Кто-то вдохновился видео о создании большого электрета и хочет повторить.
• Обсудили лайфхак: капля воды в кофемолке убирает разброс молотого и улучшает экстракцию.
• Ссылка на википедию с трибоэффектом и фото кота вызвала улыбку.
• Возникли вопросы: почему металлы тоже могут заряжаться и не выравниваются ли заряды между проводниками.
• Упомянуто, что разные эксперименты дают разные «ряды» материалов, возможно, из-за квантовых или термоэлектрических эффектов.

Системный промпт GPT-5 (сокращённо)

Ты ChatGPT на базе GPT-5, обучён OpenAI. Знания до июня 2024 г.
Поддержка изображений: включена. Личность: v2.
Не цитируй тексты песен и защищённые материалы.
Стиль: проницательный, вдохновляющий, с ясностью, энтузиазмом и лёгким юмором.
Не заканчивай вопросами о продолжении; не предлагай «хотите, чтобы я…».
Очевидный следующий шаг — делай сразу.

Доступны: Deep Research, Sora (видео) в Plus/Pro.
GPT-4.5, o3, o4-mini — для залогиненных Plus/Pro.
GPT-4.1 только в API.

---

Инструмент bio (память)

Позволяет сохранять/удалять данные между диалогами.
Пиши to=bio только plain text, без JSON.
Примеры:

• «User любит краткие подтверждения».
• «Forget что пользователь ищет духовку».

Когда использовать:

• Пользователь просит «запомнить», «забудь», «добавь в память» и т.п.
• Делай это всегда, даже если факт мелкий.
• Перед фразами вроде «понял, запомню» — сначала вызови bio.

Когда не использовать:

• Случайные, чрезмерно личные или краткосрочные детали.
• Не сохраняй чувствительные данные (раса, религия, здоровье, политика и т.д.), если пользователь явно не попросил.

• Участники сомневаются в подлинности «слившегося» системного промпта GPT-5: нет подтверждения, он слишком короткий и выглядит как результат джейлбрейка.
• Промпт перегружен мелкими тех-инструкциями: React + Tailwind, запрет JSON в to=bio, шрифты Unicode для CJK, но не упоминает CSAM, порнографию и т. д.
• Люди удивлены, что React получил отдельный блок, а не Python или другие языки.
• Обнаружены явные ошибки: «korean -->» вместо «japanese -->» и противоречивые описания моделей.
• Общий вывод: похоже на набор «заплаток», а не полный системный промпт; управление поведением модели всё ещё требует prompt-инженерии, а не только fine-tuning.

• GPT-5 без «режима рассуждений» ошибочно считает количество букв «b» в слове blueberry (выдаёт 2 вместо 3).
• Пользователи связывают ошибку с особенностями токенизации и тем, что модель «не видит» отдельные символы.
• При явном включении «режима рассуждений» или в других моделях (Claude, Qwen3, GPT-4o) ответ получается верным.
• Обсуждение подчёркивает: быстрый «дешёвый» вывод может быть неточным, а автоматический роутер пока плохо распознаёт задачи, требующие точного перебора символов.

• Трамп подписал указ, передающий контроль над всеми федеральными грантами политическим назначенцам.
• Объявления о конкурсах и каждая заявка теперь требуют одобрения «старшего политического назначенца», который должен убедиться, что проект «продвигает приоритеты президента».
• До внедрения новой системы запрещено запускать любые новые программы финансирования.
• Агентства обязаны создать механизм отмены уже выданных грантов, если они «перестали соответствовать приоритетам».
• Экспертные рецензии становятся лишь рекомендацией: политики не обязаны их учитывать.
• Под угрозой — климатология, биомедицина и другие области, не вписывающиеся в идеологические критерии.

• Участники считают, что внезапное прекращение грантов убивает американскую науку: нельзя планировать 5-летний PhD, если финансирование отзывают мгновенно.
• Многие видят в этом проявление антиинтеллектуализма и тоталитарного сценария, который толкает лучших учёных уезжать из США.
• Европе и Китаю предрекают выгоду, если они быстро привлекут «утечку мозгов», но сомневаются в скорости реакции ЕС.
• Поднимаются вопросы: насколько это законно, почему базовую науку вообще должно финансировать государство и можно ли заменить его частной филантропией.