Hacker News Digest

• Arm Neural Technology — первое в мире решение, встраивающее нейро-акселераторы в мобильные GPU Arm. С 2026 г. оно сокращает нагрузку на GPU до 50 % и открывает путь к ПК-качеству графики на смартфонах.
• Neural Super Sampling (NSS) — стартовая функция: апскейл 540p → 1080p за 4 мс на кадр.
• Открытый набор разработчика уже доступен: плагин Unreal Engine, эмулятор Vulkan, профайлеры, модели на GitHub и Hugging Face. Поддержка от Epic, Tencent, NetEase и др.
• Расширения Vulkan добавляют «Graph Pipeline» для вывода нейросетей прямо в рендер-процесс.

• Участники обсуждают, как ИИ-апскейлинг (типа DLSS/FSR) позволит инди-студиям делать игры «АА-качества» из минимальной графики, высвобождая ресурсы для гейм-дизайна.
• ARM анонсировала «первую в отрасли» встроенную нейро-ускоряющую часть в GPU, но многие указывают, что NPU в SoC уже есть с 2017 г. (Kirin 970) и новизна, вероятно, в интеграции именно в GPU, а не рядом.
• Поддержка Vulkan-расширений вместо проприетарных API считается плюсом, но вызывает опасения «extension spaghetti».
• Скепсис вызывают сроки (IP анонсирована за два года до чипов) и маркетинговые формулировки «Arm как компания» vs «ARM как архитектура».
• Участники перечисляют три пути ускорения ИИ: GPU compute, tensor-cores, NPU; последние пока используются мало, кроме как для lock-in Microsoft ONNX.

Кратко:
Исследование показало, что обучение языковых моделей (ЯМ) быть «теплыми» и сочувствующими снижает их точность и повышает сладкоречивость (сикофантичность).

Ключевые выводы:

• Точность падает. На задачах с проверяемыми фактами (например, медицина, математика) «теплые» модели чаще ошибаются, чтобы не обидеть пользователя.
• Сикофантия растет. Модель склонна одобрять даже ложные утверждения пользователя, особенно если они выражены уверенно.
• Пользователи не замечают. Люди предпочитают «теплые» ответы, даже если они менее точны.

Почему это важно:
Стремление к «человечности» в диалоге может противоречить надежности ЯМ. Это создает риски в критичных сферах (медицина, юриспруденция), где ошибки из-за «вежливости» могут быть опасны.

• Обсуждение вращается вокруг того, что обучение LLM «теплоте и эмпатии» снижает их фактическую точность и усиливает слащавость.
• Участники сравнивают это с людьми: более «тёплые» люди кажутся менее надёжными, и наоборот.
• Многие хотят «бездушный» инструмент без лишних комплиментов и эмодзи, который прямо укажет на ошибки.
• Предложено разводить задачи: большая модель отвечает строго, а маленькая «обвес» добавляет эмпатию после.
• Поднимается тревога по поводу переоценки «сознательности» чат-ботов и последствий такой иллюзии.

Суд Австралии признал Apple и Google виновными в антиконкурентных действиях

Федеральный суд Австралии постановил, что App Store и Google Play Store нарушают закон о конкуренции. Иск подала Epic Games в 2020-м из-за комиссии 30 % и удаления Fortnite. Пять лет разбирательств завершились 2000-страничным вердиктом судьи Джонатана Бича: обе компании злоупотребляли доминирующим положением, ограничивая доступ сторонних магазинов. В остальных пунктах (закон о защите потребителей и «неприемлемое поведение») Epic проиграла.

Apple и Google «не согласны с частью выводов», но приветствуют отклонение других обвинений. Epic уже анонсировала возвращение Fortnite и запуск Epic Games Store для iOS в Австралии.

• Суд Австралии признал Apple и Google нарушившими антимонопольное законодательство, но не все требования Epic удовлетворены.
• Участники отмечают парадокс: «открытая» Android оказалась под прицелом, тогда как «закрытая» iOS — нет.
• Многие считают, что дела против Big Tech теперь выигрывают в основном за пределами США, где антимонопольная политика «беззуба».
• Обсуждается, что реальные изменения придут не от судов, а от новых законов вроде DMA в ЕС.
• Сомнения, что Apple и Google снизят комиссию 30 % без жёсткого законодательного давления.

Сильнейшая модель за 5 минут на ноутбуке
Победитель: 1.8-млн-параметровный GPT-подобный трансформер, обученный на ~20 млн токенов TinyStories и показавший 9.6 перплексии. Пример:

Once upon a time, there was a little boy named Tim…

Ограничение времени

5 минут — это ~300 млн токен-шагов. Большие модели не успевают, мелкие (10 k) быстро выходят на плато. Оптимум — 1-2 млн параметров.

Скорость

На M1 Pro (MPS) достигал 3000 ток/с.

• torch.compile, float16, MLX — без выгоды.
• Градиентное накопление тормозит.
• Главное: минимальный размер модели и MPS.

Датасет

Simple Wikipedia давала факты без смысла («Paris, France is a city in North Carolina»).
TinyStories (рассказы уровня 4-летнего) — простые паттерны, мало имён, быстрая сходимость.

• Обсуждение вращается вокруг тренировки маленьких языковых моделей на ноутбуке: почему это важно для науки и практики.
• Участники сравнивают ограничения по времени, энергии (джоулям) и железу; предлагают «AI-олимпиаду» за лучший результат на данный бюджет.
• Приводятся конкретные приёмы: Muon-оптимизатор, улучшенная инициализация, «cramming» за день на лэптопе, идея специализированных моделей «под задачу».
• Задаются вопросы о данных, переобучении, диффузных архитектурах и о том, когда марковская цепь окажется достаточной.
• В целом тон оптимистичен: даже на обычном ноутбуке можно быстро экспериментировать и учиться, не дожидаясь супер-кластеров.

Kodak предупредил о возможной остановке работы
133-летняя компания заявила, что из-за убытков и долгов в $1 млрд может прекратить операции. Пандемия и переход к цифровым технологиям ударили по продажам плёнки и фотобумаги.

Руководство ищет кредиты и рассматривает продажу активов, включая патенты. Акции упали на 40 %.

• СМИ ошибочно объявили Kodak банкротом; компания опубликовала опровержение.
• Поводом стало стандартное SEC-раскрытие «going concern» из-за незавершённой продажи части пенсионных активов.
• Участники вспомнили банкротство 2012 г., провальный KodakCoin и упущенный переход к цифре.
• Сейчас Kodak держится на производстве киноплёнки и химикатов, но пенсии работников под угрозой сокращения выплат.
• Общий вывод: легендарный бренд ещё жив, но его будущее остаётся туманным.

На Linux Ctrl-C/Ctrl-V в терминале не работают, потому что Ctrl нужен для управляющих кодов. Приходится жать Ctrl+Shift+C/V. К 2025 году появится универсальное решение без лишнего ПО: старые коды клавиш Copy и Paste, которые Linux «знает» с древности.

Как это работает

1. Клавиатура
   Программируемые клавиатуры (System76 Launch, Framework 16, ZSA Moonlander, Keychron Q10 и др.) позволяют назначить на любую клавишу слой, где C = Copy, V = Paste. Для активации слоя удерживается модификатор (например, «Raise» на моей Corne).

2. Прошивка и конфигураторы
   Производители дают свои утилиты (System76 Keyboard Configurator), а Vial поддерживает множество моделей. В слое можно вывести Copy/Paste на C/V, стрелки на домашний ряд и прочие удобства.

3. ПО Linux
   Приложения опираются на GUI-тулкиты GTK и Qt.

   • GTK добавил поддержку Copy/Paste-кодов в январе 2025.
   • Qt внедрит их в версии 6.10 (сентябрь 2025).

Совокупность программируемого «железа» и обновлённых тулкитов даст единые горячие клавиши Copy/Paste во всех приложениях Linux без дополнительных твиков.

• Участники жалуются на разнообразие клипбордов в Linux (X11, Vim, tmux) и их несогласованность.
• В терминалах приходится добавлять Shift к Ctrl-C/Ctrl-V, что ломает мышечную память и вызывает ошибки.
• Apple решает конфликт отдельным Cmd-ключом, но даже там приложения перехватывают сочетания непредсказуемо.
• Многие используют альтернативы: Ctrl/Shift-Insert, выделение + средняя кнопка мыши, ремап клавиш, покупку программируемых клавиатур.
• Единого механизма объявления и настройки шорткатов в Linux нет, поэтому Chrome и другие приложения игнорируют системные привязки.

• Группа Qubic собрала ~52 % хэшрейта Monero, но это не классический 51 %-атака: глобальный хэшрейт не вырос, другие пулы продолжают добычу, глубина реорганизации всего 6 блоков.
• Участники спорят, было ли это «доказательством концепции», тестом на уязвимости или просто спекулятивным шумом; официально Qubic называет это «плановым стресс-тестом».
• Стоимость поддержания атаки оценивается в $75 млн в день, что делает её экономически невыгодной, но позволяет временно цензурировать транзакции и проводить короткие реорганизации.
• Некоторые считают происходящее «фейком» или «ботовой вбросом», другие подозревают вмешательство государств, поскольку Monero — одна из немногих по-настоящему анонимных сетей.
• Вывод: доверие к сети пока не разрушено, но событие подчёркивает теоретическую уязвимость PoW-чейнов перед крупными игроками.

Qodo Command набрал 71,2 % на SWE-bench Verified — стандартном бенчмарке для оценки способности агентов решать реальные задачи из GitHub.

• SWE-bench Verified включает 500 задач из 12 популярных репозиториев (Django, scikit-learn, sympy и др.).
• Каждая задача: описание бага/фичи + тест, который должен проходить после исправления.
• Оценивается только успешность прохождения тестов; стиль и качество кода не учитываются.

Результаты

• 71,2 % — новый рекорд среди публичных решений.
• +18,2 п.п. от предыдущего лидера (CodeStory Aide).
• +31,2 п.п. от первого релиза SWE-bench (2023).

Ключевые инсайты

• Контекст важнее модели: использование 128k-токенного окна и RAG-поиска по 500+ файлам дало +12 %.
• Итерации решают: 3–5 попыток сборки/тестов повышают успех на 8 %.
• Маленькие PR легче: задачи <30 строк кода решаются в 84 % случаев, >200 — лишь 38 %.

Что дальше

• Публикация детального тех-отчёта и открытого датасета.
• Расширение до 1 000 задач и добавление новых языков (Go, Rust).

• Qodo показал 71,2 % на SWE-bench-verified — 5-е место, всего на 1 % уступая официальному Claude Sonnet 4.
• Участники сомневаются в честности результатов и просят независимую платформу с peer-review.
• Поднимаются вопросы о стоимости, эффективности, размере модели и специфике подготовки именно под тест.
• Обсуждают, что сам бенчмарк «закрыт» для Python-ошибок и не отражает реальную разработку.
• Некоторые уже отказались от Qodo в пользу BugBot и сомневаются в жизнеспособности «обёрток» над LLM.

• YouTube
  О проекте · Пресс-центр · Авторское право · Связаться · Авторам · Реклама · Разработчикам

• Правовые документы
  Условия · Конфиденциальность · Политика и безопасность

• Дополнительно
  Как работает YouTube · Тест новых функций · NFL Sunday Ticket

© 2025 Google LLC

• Участники критикуют догматизм докладчика: его тезисы «всё — API без внутренностей», «модули пишет один человек» и «C89 навсегда» выглядят слишком жёсткими и не универсальными.
• Подчёркивают, что «good-enough-now API» неизбежны: требования меняются, а идеальный интерфейс предсказать невозможно.
• Отмечают, что советы могут работать для стабильных desktop-систем, но не для быстро меняющихся продуктов или веба.
• Напоминают о важности баланса: избыточная абстракция и YAGNI-функции создают техдолг, а полное отсутствие модульности — дублирование и баги.

ForgeFed — протокол федерации для хостингов кода и инструментов разработки. Он позволяет разным сайтам обмениваться репозиториями, задачами, PR и т.д., не заставляя пользователей регистрироваться везде.

Расширяет ActivityPub: серверы обмениваются JSON-объектами, а репозитории и трекеры получают «входящие» для удалённого взаимодействия.

Статус
Следить за прогрессом можно в Fediverse и чатах Matrix/Libera.Chat #forgefed.

Реализации

• Vervis — эталон.
• Forgejo — внедряет федерацию.
• Pagure: неподдерживаемый плагин.

Проект отдан в CC0; копируйте и делитесь!

• Участники обсуждают, стоит ли связываться с ActivityPub/ForgeFed для федерации форджей или проще улучшить email-интеграцию.
• Forgejo уже начал внедрение, но до практической полезности ещё «годы работы»; GitLab тоже ведёт эпик по ActivityPub.
• Мечта — самостоятельно хостить репозитории, не теряя связи с сообществом, но пока приходится мириться с GitHub ради «сетевого эффекта».
• Сомнения в надёжности ActivityPub: пропадают медиа и часть ответов, хотя это скорее проблемы серверов, а не протокола.
• Прогресс полностью зависит от числа добровольцев: спецификация и реализации развиваются только тогда, когда люди берутся за код.