Hacker News Digest

GrapheneOS, ориентированная на приватность модификация Android, готова расширить поддержку за пределы устройств Google Pixel. Проект подтвердил партнерство с крупным производителем Android-смартфонов для установки своей ОС на флагманы на чипах Snapdragon. Поддержка появится в Pixel 10, но будущее Pixel 11 под вопросом. Новые устройства будут стоить примерно как Pixel и появятся глобально как часть стандартного ассортимента бренда.

Партнерство развивается с июня 2025 года, и GrapheneOS критиковала Google за слишком долгие сроки обновлений безопасности. Для текущих владельцев Pixel ничего не изменится, их устройства продолжат поддерживаться до конца жизненного цикла. Хотя имя партнера не раскрывается, некоторые предполагают, что это может быть Nothing, но компания пока не считается "крупным OEM".

• GrapheneOS объявил о партнерстве с OEM-производителем, но не раскрывает его имени; устройства будут стоить как Pixel, но неясно, охватывает ли это весь ряд моделей.
• Пользователи обсуждают, что это может означать для доступности, цены и поддержки устройств, а также то, что GrapheneOS не раскрывает, будет ли новое устройство иметь слот для SIM и поддерживать microG.
• Обсуждается, что это может повлиять на стоимость и доступность устройств, а также то, что GrapheneOS не раскрывает, будет ли новое устройство иметь слот для SIM и поддерживать microG.
• Пользователи выражают обеспокоенность по поводу того, что новое устройство может не поддерживать microG и/или не иметь слота для SIM-карты, что может ограничить использование некоторых приложений.
• Некоторые пользователи выражают обеспокоенность по поводу того, что новое устройство может не поддерживать microG и/или не иметь слота для SIM-карты, что может ограничить использование некоторых приложений.

SQLite написан на C, а не на более современных языках, по нескольким ключевым причинам.

Производительность и контроль: C позволяет разработчикам писать код, который выполняется максимально близко к аппаратному уровню, что критично для низкоуровневых библиотек, таких как SQLite. Хотя некоторые языки могут заявлять о схожей производительности, C остается эталоном. Кроме того, его "портабельность" (работа практически на любой платформе) делает его универсальным.

Совместимость и стабильность: Библиотеки на C могут использоваться практически из любого другого языка программирования, что делает SQLite доступным для разработчиков на разных платформах и в разных экосистемах. C также является зрелым и стабильным языком, что минимизирует риски, связанные с изменчивостью более молодых языков.

Минимальные зависимости: В отличие от многих современных языков, которые требуют объемные среды выполнения, код на C имеет минимальные зависимости. Это делает развертывание легким и надежным, что критично для встраиваемых систем, где SQLite часто используется.

Хотя существуют аргументы в пользу использования объектно-ориентированных или "безопасных" языков (таких как Rust), эти варианты были либо недоступны, либо незрелы, когда начиналась разработка SQLite. Более того, переход на новый язык потребовал бы значительных усилий без гарантии улучшений, особенно учитывая, что SQLite уже хорошо отлажен и оптимизирован в своей текущей реализации на C.

• Обсуждение вращается вокруг того, стоит ли переписывать SQLite на другие языки, но аргументы сводятся к тому, что существующий код уже безупречен, а переписывание может внести новые баги и даже замедлить работу.
• Подчеркивается, что SQLite — это не только код, но и 100% покрытие тестами и 25 лет отладки, что делает язык менее важным, чем для других проектов.
• Участники обсуждения отмечают, что языки вроде Rust всё ещё молоды и меняются, а также не предоставляют преимуществ в контексте уже готового кода.
• Поднимается вопрос о том, что важнее — язык или разработчики, и подчеркивается, что последние могут писать на любом языке, если бы это действительно было нужно.

Бен Вердмюller, ветеран создания открытых социальных платформ (Elgg и Known) и сейчас технический директор в ProPublica, объясняет, почему открытый социальный веб важен именно сейчас. Он начал карьеру с построения Elgg — платформы, использовавшейся Greenpeace, Oxfam и движением против жесткой экономии в Испании, — всегда стремясь к федерации. Позже он создал Known для независимых блогеров и инвестировал в ранние проекты через Matter. Теперь, работая в некоммерческих новостных редакциях, он видит, как открытые сети наконец набирают популярность, несмотря на его "плохое чувство времени".

Вердмюller задает ключевой вопрос: почему decentralized или federated сети должны волновать людей? Он указывает на тревожные политические тенденции в США, где правительство становится все более авторитарным, и на ситуацию в Газе, где, по данным ООН, происходит геноцид. В таких условиях открытый социальный веб становится не просто технологической альтернативой, а необходимостью для сохранения свободы слова и организации сообществ вне контроля централизованных платформ.

• Основной посыл: открытая социальная сеть не решит проблемы модерации, спама и верификации, если не предложит ценности для обычных пользователей.
• Практически все участники согласились, что без решения этих проблем невозможно привлечь и удержать пользователей.
• Некоторые подчеркнули, что даже в открытой сети нужны будут инструменты для выбора, что видеть и как взаимодействовать с контентом.
• Участники также обсудили, что отсутствие встроенного механизма монетизации может отталкивать разработчиков, а отсутствие удобства может отталкивать пользователей.
• В итоге обсуждение сошлось на том, что без решения этих проблем любая сеть останется нишевым проектом, а не массовым продуктом.

Apple представила новый интерфейс Liquid Glass с прозрачностью и эффектами размытия во всех своих операционных системах, но многим пользователям эти эффекты мешают или затрудняют чтение. В статье подробно описано, как контролировать эти эффекты для повышения удобства использования. Наиболее важной настройкой является "Системные настройки > Специальные возможности > Дисплей > Уменьшить прозрачность", которая делает строку меню непрозрачной, скрывает обои за виджетами, центром управления и доком, а также устраняет прозрачность в боковой панели системных настроек.

Для тех, кто часто делает скриншоты, эта функция особенно важна, так как обеспечивает единообразный фон. Автор отмечает, что настройки специальных возможностей для контроля Liquid Glass похожи в macOS, iOS, watchOS и tvOS, но их полезность различается в каждой системе. Статья содержит сравнительные скриншоты, демонстрирующие разницу между стандартными настройками и уменьшенной прозрачностью, что позволяет пользователям визуально оценить эффекты изменений.

• Обсуждение в основном вращается вокруг критики нового дизайна "Liquid Glass" в iOS 26 и macOS Sequoia, который пользователи считают неудобным, непрактичным и вызывающим проблемы с читаемостью.
• Участники жалуются на снижение контрастности, нечитаемость текста и общее ухудшение пользовательского опыта, особенно в темной теме.
• Некоторые участники высказывают мнение, что Apple теряет фокус на удобстве пользователя в пользу визуальных эффектов.
• Обсуждение также затрагивает влияние этих изменений на продуктивность и удобство использования, а также то, как Apple обрабатывает обратную связь от сообщества.
• Участники также обсуждают, как обойти или отключить эти изменения, и обсуждают, будет ли Apple учитывать эту обратную связь в будущем.

Основанная на блоковых элементах, а не на документах, архитектура Notion позволяет каждому элементу контента быть гибко перестраиваемым, вкладываемым и превращаемым в базы данных или другие структуры. Это превращает Notion из простого редактора в операционную систему для работы, где все интегрировано. В отличие от этого, Google Docs остается в рамках устаревшей модели "документ как файл", что ограничивает его возможности. Notion's модель данных делает его более универсальным и адаптируемым, позволяя ему масштабироваться как платформа, а не просто как инструмент.

• Дискуссия вращается вокруг идеи, что победит не тот, кто предложит больше функций, а тот, кто заложит правильную модель данных, и что именно она определяет судьбу продукта.
• Участники обмениваются примерами: Slack vs. HipChat, Notion vs. Airtable, Google Docs vs. Microsoft Office, и обсуждают, как именно модель данных влияет на возможности и ограничения продукта.
• Обсуждается, что модель данных определяет, как продукт может развиваться и какие фичи можно будет добавлять, и какие нет.
• Участники также обсуждают, что выбор модели данных влияет на то, как продукт может масштабироваться и как он может эволюционировать.
• Также поднимается вопрос, что важнее: модель данных или умение ее реализовать, и как эти два фактора взаимодействуют.

Исследование Our World in Data показывает значительный разрыв между реальными причинами смерти в США и тем, что освещают СМИ. Анализ данных CDC за 2023 год показывает, что основные причины смерти (сердечно-сосудистые заболевания, рак, респираторные болезни) практически не получают должного внимания в прессе. Вместо этого СМИ концентрируются на редких событиях, таких как теракты и убийства. Три крупнейших издания - New York Times, Washington Post и Fox News - демонстрируют поразительно схожие паттерны освещения тем, несмотря на их политические различия.

Хотя Fox News немного чаще упоминает убийства, а NYT - теракты, различия в выборе тем несущественны. Исследование охватывает 76% всех смертей в США, включая 12 основных причин плюс убийства, передозировки наркотиков и терроризм. Парадоксально, что хотя более 80% людей следят за новостями, чтобы "узнать, что происходит в мире", а NYT заявляет, что помогает "понять мир", их освещение реальных угроз здоровью не соответствует действительности.

• Смертность от сердечно-сосудистых заболеваний и рака составляет 56% всех смертей, но получает лишь 7% медийного освещения, в то время как терроризм и убийства, вызывающие менее 0,5% смертей, занимают непропорционально большую долю новостного пространства.
• СМИ фокусируются на редких, но драматичных событиях, потому что это увеличивает трафик и, следовательно, доходы от рекламы.
• Показатели смертности от сердечно-сосудистых заболеваний и рака в США составляют 56% всех смертей, но получают лишь 7% медийного освещения.
• СМИ не отражают главные причины смертности, такие как болезни сердца и рак, которые вместе ответственны за более чем половину всех смертей.
• Вместо этого, они фокусируются на редких, но драматичных событиях, таких как терроризм и убийства, которые вместе ответственны за <0.5% смертей.

Некоторые считают, что ИИ можно исправить, как обычное ПО: найти ошибку, исправить код, и система снова будет работать правильно. Но это заблуждение.

В отличие от традиционного ПО, где ошибки — это обычно ошибки в кодах, которые можно исправить патчами, у ИИ проблемы часто возникают из-за данных, на которых они обучаются. Эти данные — триллионы слов, и никто не может прочитать их все, чтобы найти, какая именно часть данных вызвала проблему. Это как пытаться найти одну песчинку на пляже, который размером с планету.

Более того, поведение ИИ не определяется жёстко запрограммированными правилами. Оно возникает из сложных статистических закономерностей в данных. Если ИИ начинает выдавать вредоносный контент, это не потому, что в коде есть ошибка, а потому, что данные смещены таким образом. И это не исправить простым исправлением кода.

Поэтому, когда ваш босс слышит об опасностях ИИ и думает: «Ну, мы же пофиксим баги, как обычно», он упускает суть. Проблемы ИИ — это не баги, которые можно починить. Это фундаментальные ограничения текущих парадигм, которые требуют совершенно нового подхода к надежности и безопасности программного обеспечения.

• Apple, Google и другие гиганты не смогли превратить LLM в полезные ежедневные функции, а лишь предложили эмодзи-генераторы и сводки уведомлений, что подтверждает: даже у них не получается сделать AI полезным.
• Основная причина — нет надёжного способа «починить» LLM, потому что они не детерминированы и не поддаются традиционному дебагу; это делает невозможным предсказать или гарантировать поведение.
• Соответственно, любые заявления о «безопасности» или «контроле» AI в основном маркетинговый фолсификат; никто не может гарантировать, что модель не выдаст опасный вывод при следующем промпте.
• Парадокс в том, что хотя LLM могут помочь писать код, они всё ещё не могут его самостоятельно тестировать; так что безопасность и надёжность остаётся на совести разработчика, который не может быть уверен, что модель не будет вредоносной.
• И наконец, никто не знает, как заставить модель вести себя так, как хочет пользователь, и нет способа «починить» её, если она ведёт себя не так, как ожидается.

Исследователи обучили модель для идентификации акцентов, используя 25 тысяч часов английской речи. Теперь можно услышать, как ИИ «слышит» разные акценты, преобразуя их в единый нейтральный голос. Это позволяет сравнивать акценты, скрывая личные особенности голосов. Например, испанский и итальянский акценты оказались рядом, что ожидаемо из-за схожести языков. Интересно, что ирландский акцент ближе к американскому, чем британский.

• Обсуждение охватывает широкий спектр тем: от трудностей распознавания акцентов до визуализации кластеров акцентов и их влияния на обучение моделей.
• Участники делятся личным опытом, включая то, как их собственные акценты были распознаны и интерпретированы.
• Обсуждаются ограничения и предвзятость в данных, используемых для обучения таких систем.
• Также обсуждается влияние акцента на распознавание речи и как это влияет на пользователей с акцентом.

Министерство юстиции США конфисковало биткойны на 15 миллиардов долларов — самую крупную сумму в истории ведомства — в рамках расследования масштабной мошеннической схемы «убоя свиней» (pig butchering), базирующейся в Камбодже. Под этим термином понимают схемы, где преступники втираются в доверие к жертвам через соцсети или знакомства, а затем убеждают их «инвестировать» в фейковые проекты.

Арестованы средства, хранившиеся на криптокошельках 38-летнего Чэнь Чжи, который, как утверждается, руководил схемой. Его самого, однако, пока не нашли — обвинительные документы лишь заочно предъявлены в федеральном суде Нью-Йорка.

Операция выявила тысячи жертв по всему миру, причём многие из них поначалу даже не верили, что стали жертвами мошенничества, отметили в DOJ. Дело продолжает расследоваться.

• Сумма в 15 млрд $ в криптовалюте, конфискованная DOJ, подчеркивает масштаб преступной сети, действующей в Камбодже и Бирме под прикрытием легального бизнеса.
• Сообщение о конфискации криптовалюты на 15 млрд $ вызывает вопросы о том, как именно были получены ключи от кошельков, и поднимает вопрос о том, насколько безопасна сама криптовалюта.
• Использование китайцами в Камбодже и Бирме в рабском труде и в казино для отмывания денег указывает на то, что транснациональная преступная организация может использовать эти страны как убежище.

Астрономы зафиксировали в далеком космосе объект, который поглощает весь свет и не отражает ничего — его прозвали "Чёрным холмсом" в честь вымышленного дома-призрака.

Объект находится на расстоянии 50 миллиардов световых лет и имеет массу около 20 Солнц. Он настолько плотный, что свет не может покинуть его, что делает его идеальным чёрным телом.

Открытие было сделано с помощью гравитационного линзирования, когда массивный объект искажает свет от галактик позади него. Учёные считают, что это может быть редчайший тип чёрной дыры или даже что-то совершенно новое, что бросает вызов текущим астрофизическим моделям.

• Обнаруженный объект — это, вероятно, скопление тёмной материи, а не «тёмная звезда» или чёрная дыра; важен сам факт регистрации гравитационного линзирования на таком расстоянии.
• Публикация в Nature подчеркивает: мы в первый раз увидели объект массой в миллион солнц и меньше, чем в 100 раз, и это стало возможным благодаря гравитационному линзированию.
• Обсуждение быстро перешло от астрофизики к философии: «как не сойти с ума, если ты каждый день вспоминаешь, что ты — лишь пыль на ветру?»
• Но в итоге большинство участников согласились, что чувство космического удивления — это не баг, а фича.