Перешёл на KDE как основную среду для игрового ПК, чтобы жена могла комфортно пользоваться компьютером. Изначально выбрал её как альтернативу Sway, но теперь считаю KDE лучшей десктопной средой — даже в сравнении с Windows и macOS.

KDE впечатляет своей полнотой функций. Например, сетевой апплет показывает детальную информацию о Wi-Fi: канал, силу сигнала, MAC-адрес роутера, а также позволяет делиться данными через QR-код. Встроенный инструмент для скриншотов удобен — не нужны сторонние приложения.

Есть и полезные мелочи: управление правами Flatpak через системные настройки, проверка SMART-статуса дисков, кнопка для отключения сна системы. Окна приложений можно гибко настраивать через «Правила окон» — например, убрать автофокус Steam при запуске.

KDE ещё и быстрая. На том же железе она отзывчивее Windows 11, а системные настройки открываются мгновенно. По скорости почти не уступает Sway, хотя анимации можно отключить.

Были небольшие проблемы: при первом запуске панель задач оказалась на ТВ вместо основного монитора. Пришлось добавлять её вручную. Но в целом — это первая среда на Linux, которая действительно радует. Спасибо разработчикам KDE.

• Пользователи высоко оценивают KDE за его настраиваемость, стабильность и богатый функционал, включая такие инструменты, как KDE Connect и Dolphin.
• Многие перешли на KDE с других сред, разочаровавшись в ограниченной кастомизации GNOME и нестабильности его расширений.
• Отмечается значительный прогресс в полировке интерфейса и исправлении ошибок, что сделало KDE конкурентоспособным с macOS и Windows.
• Некоторые пользователи критикуют KDE за остающиеся баги, избыток опций настройки и отдельные проблемы с миграцией на Wayland.
• KDE воспринимается как среда, которая уважает пользователя, предлагает инновации и подходит как техническим специалистам, так и менее технически подкованным людям.

У вас не было вкуса до появления ИИ

В последнее время многие призывают развивать вкус для работы с ИИ — дизайнеры, маркетологи, разработчики. Ирония в том, что эти же люди раньше не задумывались, почему их дизайны выглядят одинаково, не итерировали проекты и не проверяли, решают ли их работы реальные проблемы. Самые громкие голоса, рассуждающие о вкусе и ИИ, часто сами не демонстрировали его до появления технологий.

Что такое вкус?

В контексте ИИ под вкусом обычно понимают:

• Контекстуальную уместность: понимание, когда контент от ИИ подходит, а когда нужен человеческий подход.
• Распознавание качества: отличие полезного контента от бесполезного, требующее экспертизы в предметной области.
• Итеративное улучшение: отношение к ИИ как к стартовой точке, а не финальному результату.
• Этические границы: осознание, когда ИИ нарушает нормы authenticity, законы или этику.

Эти навыки не новы — ими всегда должно было руководствоваться качественной работе. Вопрос в том, почему о вкусе заговорили только сейчас.

Безвкусица

Многие, кто жалуется на безвкусный контент от ИИ, сами грешили тем же:

• Копировали код без понимания.
• Рассылали непроверенные резюме и письма.
• Создавали шаблонные дизайны сайтов.
• Пересказывали тренды без осмысления.

Проблема не в ИИ, а в людях, которые не развивали критическое мышление. Как в «Рататуе»: готовить может каждый, но шеф-повар — не все.

Спектр вкуса

Вкус может быть глубинным (экспертиза в одной области) или широким (понимание множества доменов). С ИИ чаще полезен широкий вкус — он позволяет быстро переключаться между контекстами, поддерживать качество и знать, когда обратиться к эксперту.

Наиболее эффективны с ИИ те, кто развил широкий вкус: они чувствуют, когда что-то не так, даже без глубоких знаний, и понимают свои ограничения. Глубинный вкус тоже важен, но именно широта помогает адаптироваться к мультидоменности ИИ.

• Обсуждение вращается вокруг субъективности понятия «вкус» и его связи с использованием ИИ, где одни видят в нём инструмент для усиления креативности, а другие — угрозу оригинальности и качеству.
• Многие участники отмечают, что ИИ не создаёт ничего принципиально нового, а лишь ускоряет производство контента, что может усугублять отсутствие вкуса, а не исправлять его.
• Поднимается вопрос о парадоксе прибыли: стремление к финансовой выгоде часто воспринимается как безвкусное, хотя именно оно движет профессиональной деятельностью.
• Критикуется некритичное принятие результатов работы ИИ как идеальных, что приводит к снижению стандартов качества и отсутствию глубокого понимания у пользователей.
• Высказывается опасение, что широкое использование ИИ может привести к homogenization вкуса и утрате культурного разнообразия, так как инструмент формирует предпочтения следующего поколения.
• Отмечается, что настоящая проблема может заключаться не в ИИ, а в изначальной склонности общества к конформизму и воспроизводству банальностей, которые ИИ лишь усиливает.
• Часть дискуссии посвящена разграничению понятий «вкус», «качество» и «мастерство», где вкус рассматривается как способность к автономному суждению, а не просто следование трендам.

Nvidia и Intel объявили о совместной разработке процессоров Intel x86 RTX SOC для ПК с графикой Nvidia, а также о создании пользовательских серверных процессоров x86 от Nvidia. В рамках масштабной сделки Nvidia приобрела акции Intel на сумму $5 млрд.

• Опасения по поводу негативного влияния на конкуренцию: инвестиции Nvidia могут угрожать развитию графического подразделения Intel (Arc), которое сдерживает цены на GPU и важно для Linux-сообщества.
• Стратегический интерес Nvidia: сделка может быть направлена на получение доступа к производственным мощностям Intel (фабрикам) и созданию гибридных решений (CPU + GPU), а не на прямую конкуренцию на рынке видеокарт.
• Политический и экономический контекст: инвестиции могут быть продиктованы желанием правительства США поддержать национального производителя полупроводников и диверсифицировать цепочки поставок.
• Исторические параллели: сравнение со сделкой Microsoft и Apple в 1997 году, которая спасла последнюю, и надежды на аналогичный положительный исход для Intel.
• Влияние на архитектуру и рынок: возможный сдвиг в сторону интеграции графики в SoC (системы на кристалле) и потенциальные риски для x86-64 лицензирования Intel.

Приют для компьютерных мышей ЦЕРН

Мы вернулись! После происшествия в начале 2012 года нам удалось получить новое финансирование, и мы рады сообщить о повторном открытии приюта для компьютерных мышей ЦЕРН на лужайке перед Компьютерным центром ЦЕРН. Приют работает в будние дни с 8:30 до 17:30.

---

В сене... Едят... Пьют...

Обнимаются... Играют... Паникуют...

---

Сообщение от спонсора

«Остановись — Подумай — Кликни»...

...это основная рекомендация для безопасного интернет-серфинга и чтения email. Пользователи, следовавшие ей ранее, реже заражали компьютеры или компрометировали учётные записи. Однако слишком многие всё ещё кликают на вредоносные ссылки, подвергая риску свои системы.

Чтобы избежать кликов вообще, все пользователи ЦЕРН должны отключить компьютерные мыши и принести их в наш приют.

Помощь и информация:
https://cern.ch/Computer.Security или Computer.Security@cern.ch

Приют не несёт ответственности за содержание сообщения спонсора.

Отказ от ответственности:
Приют — некоммерческая организация, поддерживаемая сотрудниками ЦЕРН в свободное время. Пожертвования: чек на «CERN Animal Shelter for Computer Mice», CERN P.O. Box G19710, CH-1211 Geneva 23, или email Computer.Shelter@cern.ch

© Приют для компьютерных мышей ЦЕРН

• Обсуждается лингвистический нюанс: множественное число от компьютерной мыши — «mice» или «mouses».
• Ностальгия по «старому» интернету с его душевностью, whimsy и некоммерческим контентом.
• Критика современной корпоративной культуры в IT (FAANG) за отсутствие неформального общения.
• Шутливые отсылки к CERN, включая «приют для компьютерных мышей» и квантовые запутанные овцы.
• Проблема снижения качества продукции из-за оптимизации затрат.
• Воспоминания о конкретных моделях компьютерных мышей (Logitech PilotMouse, Sun mouse).
• Указание на то, что «старый» интернет всё ещё существует, но его сложнее найти.

Взрослый опыт меняет восприятие классической игры: если в детстве SimCity 2000 казалась беззаботным конструктором, где можно безнаказанно экспериментировать с налогами и строить утопии, то теперь каждый виртуальный житель напоминает о реальных последствиях решений. Повышение налогов или запуск казино вызывает не любопытство, а тревогу — ведь за цифрами стоят судьбы, аналогичные нашим собственным.

Игра превращается в зеркало взрослой ответственности: вместо хаотичного строительства возникает желание создавать устойчивые города, где жители защищены от кризисов. Даже звук пробок теперь не просто игровой элемент, а напоминание о реальных проблемах урбанизации. Опыт родительства и владения недвижимостью заставляет относиться к симулятору серьёзнее, почти как к управленческому тренажёру.

• Участники обсуждают, как с возрастом и появлением детей меняется восприятие градостроительных моделей в SimCity и в реальной жизни, в частности, отношение к автомобилям и общественному транспорту.
• Поднимается критика транспортной модели SimCity 2000 и других игр серии за нереалистичность и невозможность построить города, похожие на европейские, с mixed-use застройкой.
• Обсуждаются преимущества и недостатки жизни с детьми в автомобильно-ориентированных пригородах vs. пешеходных/велосипедных городах, с приведением примеров из опыта жизни в разных странах.
• Отмечается, что игровой интерфейс и ограничения SimCity стали частью её очарования, а моды (например, NAM) позволяют приблизить игру к реальности.
• Затрагивается тема моральной ответственности перед виртуальными гражданами и то, как игры отражают и влияют на реальные градостроительные практики и политику.

Slack вымогает у нас дополнительные $195 тыс. в год

Открытое письмо

Hack Club — некоммерческая организация, которая уже почти 11 лет использует Slack для обучения подростков программированию. Мы не были нахлебниками: несколько лет назад, когда Slack перевёл нас с бесплатного тарифа на платный за $5 тыс. в год, мы с радостью согласились.

Однако два дня назад Slack сообщил, что если мы не согласимся доплатить $50 тыс. на этой неделе и затем $200 тыс. ежегодно, наш рабочий пространство будет отключено, а вся история сообщений — удалена.

Можно было бы сказать, что Slack вправе в любой момент отменить льготные условия. Но, на мой взгляд, уведомление за полгода — это минимум при таком резком повышении. По сути, Salesforce (компания с капитализацией $230 млрд) вынуждает небольшую подростковую некоммерческую организацию в срочном порядке найти огромную сумму, иначе мы рискуем потерять все каналы связи. Это абсурд.

Последствия

Крайне сжатые сроки оказались катастрофическими для наших программ. Десятки сотрудников и волонтёров вынуждены срочно обновлять системы, перестраивать интеграции и переносить годы накопленных знаний. Стоимость вынужденной миграции колоссальна.

В любом случае, мы переходим на Mattermost. Этот опыт показал, что контроль над своими данными крайне важен. Если вы — небольшой бизнес, советую тоже задуматься о переходе.

---

Этот пост был написан в спешке — ситуация стала шоком! Если нужны дополнительные детали, напишите мне.

• Slack резко увеличил плату для некоммерческой организации Hack Club в 40 раз с коротким сроком уведомления, угрожая удалить данные.
• Сообщество осудило действия Slack как неэтичные, сравнив их с тактикой вымогательства и указав на риск для других неплатежеспособных клиентов.
• В ответ на негативную реакцию Slack публично извинился и восстановил прежние условия, назвав это ошибкой.
• Hack Club, несмотря на извинения, начал миграцию на альтернативную платформу (Mattermost) из-за потери доверия и желания контролировать данные.
• Обсуждение перешло к рекомендациям по переходу на открытые решения (Zulip, Matrix) и критике бизнес-модели SaaS, ведущей к зависимости от вендора.

Анализ трёх недавних проблем

С 17 сентября 2025 года

В период с августа по начало сентября три ошибки в инфраструктуре периодически снижали качество ответов Claude. Мы устранили эти проблемы и хотим объяснить, что произошло.

В начале августа пользователи начали сообщать о снижении качества ответов. Изначально эти сообщения было сложно отличить от обычных колебаний обратной связи. К концу августа участившиеся жалобы побудили нас начать расследование, которое выявило три отдельные инфраструктурные ошибки.

Мы никогда не снижаем качество модели из-за спроса, времени суток или нагрузки на серверы. Проблемы были вызваны исключительно ошибками инфраструктуры.

Хронология событий

Наложение этих ошибок значительно усложнило диагностику. Первая ошибка появилась 5 августа, затронув около 0,8% запросов к Sonnet 4. Две другие возникли 25-26 августа.

Изменение балансировки нагрузки 29 августа увеличило количество затронутых запросов, что привело к противоречивым отчетам пользователей.

Три перекрывающиеся проблемы

1. Ошибка маршрутизации контекстного окна

5 августа некоторые запросы Sonnet 4 перенаправлялись на серверы, настроенные для контекстного окна в 1 млн токенов. Изначально ошибка затрагивала 0,8% запросов, но к 31 августа эта доля выросла до 16%.

Около 30% пользователей Claude Code столкнулись с ухудшением ответов. На Amazon Bedrock пик затронутых запросов составил 0,18%, на Google Cloud Vertex AI — менее 0,0004%.

Решение: Исправлена логика маршрутизации. Фикс развернут 4 сентября, к 16 сентября распространен на основные платформы.

2. Повреждение вывода

25 августа ошибка конфигурации на серверах TPU вызвала сбой при генерации токенов. Это приводило к появлению неожиданных символов (например, тайских или китайских в ответ на английские запросы) или синтаксических ошибок в коде.

Проблема затрагивала Opus 4.1/4 (25-28 августа) и Sonnet 4 (25 августа - 2 сентября). Сторонние платформы не пострадали.

Решение: Выявлена и откатана ошибочная конфигурация.

• Критика отсутствия юнит-тестов и акцент на использовании эвалов для тестирования моделей.
• Удивление способностью Anthropic влиять на инфраструктуру AWS Bedrock, что противоречит обязательствам AWS.
• Обсуждение технических сбоев: ошибки маршрутизации запросов, коррупция вывода и баг компилятора XLA, повлиявшие на качество Claude.
• Высокое количество инцидентов, отмеченных на статусной странице Claude, и призывы к улучшению качества и надежности сервиса.
• Критика недостаточной прозрачности отчета Anthropic, включая отсутствие данных о степени деградации и компенсаций для пользователей.
• Обсуждение проблем недетерминированности в LLM и сложностей обеспечения воспроизводимости результатов.
• Спекуляции о причинах использования разных аппаратных платформ (TPU, AWS) и их влиянии на пользовательский опыт.

Завершена работа над Wasm 3.0

Три года назад была завершена версия 2.0 стандарта Wasm, добавившая векторные инструкции, массовые операции с памятью, множественные возвращаемые значения и простые ссылочные типы.

Сегодня мы рады объявить о выпуске Wasm 3.0 как нового действующего стандарта. Это крупное обновление включает несколько важных функций, разрабатывавшихся до восьми лет.

• 64-битное адресное пространство. Память и таблицы теперь могут использовать i64 вместо i32, расширяя доступное пространство с 4 гигабайт до 16 эксабайт (теоретически). На вебе 64-битная память ограничена 16 гигабайтами, но для невеб-экосистем это открывает возможности для работы с огромными приложениями и наборами данных.

• Множественная память. Теперь один модуль может объявлять и напрямую использовать несколько областей памяти, включая копирование данных между ними. Это позволяет инструментам вроде wasm-merge работать со всеми модулями Wasm и открывает новые возможности для безопасности, буферизации и инструментирования.

• Сборка мусора. Wasm добавляет поддержку автоматически управляемого хранилища через сборщик мусора. Компиляторы могут объявлять layout структур данных через типы struct и array, а также нетипизированные целые числа — всё остальное, включая представление значений исходного языка, остаётся их ответственностью. Wasm предоставляет только базовые строительные блоки, избегая встроенных объектных систем.

• Типизированные ссылки. Расширение системы типов теперь поддерживает богатые формы ссылок, описывающие форму значения в куче, что избегает дополнительных проверок во время выполнения. Эта система также доступна для ссылок на функции, позволяя безопасные косвенные вызовы без проверок типа или границ через инструкцию call_ref.

• Хвостовые вызовы. Важный механизм для языковых реализаций, особенно функциональных языков и внутренних техник (например, заглушек). Вызовы полностью общие и работают как для статических, так и для динамических получателей.

• Обработка исключений. Ранее не было эффективного способа компиляции обработки исключений в Wasm. Теперь исключения определяются через теги с данными, могут быть выброшены и перехвачены обработчиками — новым видом инструкций блока с диспетчеризацией по тегам.

• Расслабленные векторные инструкции. (Описание сокращено)

• Переход на 64-битную адресацию по умолчанию снимает ограничения для ресурсоёмких веб-приложений, таких как видеоредакторы.
• Добавлена низкоуровневая поддержка сборки мусора (GC), позволяющая компиляторам управлять структурой данных.
• Сообщество выражает разочарование отсутствием прямого доступа к DOM и JS-объектам из WebAssembly.
• Множественные памяти и улучшенная типизация ссылок могут оптимизировать взаимодействие с API (например, WebGPU).
• Разработчики отмечают проблемы с опытом использования (DX) и сложность компиляции в WASM.
• Обсуждаются потенциальные применения новых возможностей для языков C#, Java, Go и Python.
• Остаются нерешённые вопросы, такие как работа на микроконтроллерах и поддержка сокетов.

OpenAI и DeepMind рады объявить/поделиться — Codeforces

Codeforces — платформа для соревнований по программированию.

Навигация:

• Главная
• Топ
• Каталог
• Контесты
• Тренировки
• Задачи
• Группы
• Рейтинг
• Обучение
• API
• Календарь
• Помощь

Ближайший контест:
Codeforces Global Round 29 (Div. 1 + Div. 2) через 3 дня. Регистрация открыта.

Топ рейтинга:

1. jiangly (3914)
2. Kevin114514 (3755)
3. orzdevinwang (3670)
4. tourist (3619)
5. ecnerwala (3590)

Топ авторов:

1. errorgorn (170)
2. Qingyu (162)
3. adamant (158)

Последние действия:

• Обсуждение редакции раундов
• Вопросы о повышении рейтинга
• Обновления условий задач
• Обсуждение возможных нарушений

• OpenAI и DeepMind достигли высоких результатов в ICPC (12/12 и 10/12 задач соответственно), превзойдя лучшие человеческие команды.
• Мнения разделились: одни считают результат прорывом, другие — следствием нечестных преимуществ ИИ (огромные вычислительные мощности и многократные попытки).
• Критики указывают на отсутствие прозрачности: неизвестны затраты на вычисления, энергопотребление и степень стороннего контроля.
• Подчеркивается фундаментальное отличие соревнований для людей (ограничения по времени, один компьютер на команду) и условий для ИИ.
• Отмечается, что успех ИИ в узких, четко определенных задачах не обязательно переносится на реальную инженерию или научные прорывы.
• Обсуждается растущий разрыв между возможностями корпоративных моделей и тем, что доступно обычным пользователям.
• Результат заставляет пересмотреть assumptions о текущих возможностях LLM и их будущей роли в решении сложных задач.

Компания Anthropic находится в центре внимания в Вашингтоне, но её отказ разрешить использование своих моделей для некоторых правоохранительных целей усилил негативное отношение к ней в администрации Трампа.

• Участники подвергают сомнению достоверность статьи Semafor, называя её предвзятой и содержащей ложные утверждения.
• Обсуждаются ограничения использования ИИ, накладываемые компаниями (включая Anthropic и Microsoft), особенно в контексте государственного наблюдения и военных применений.
• Высказывается мнение, что правительственные агентства должны быть полностью осведомлены об ограничениях при заключении контрактов.
• Поднимается вопрос о суверенитете: предлагается, чтобы правительство США обучило собственную модель ИИ, если ему нужна модель без ограничений.
• Отмечается, что Anthropic, будучи американской компанией, получила допуск для работы с секретными данными благодаря серьёзному отношению к безопасности.
• Обсуждается потенциальное давление на Anthropic со стороны правительства, включая возможную потерю контрактов, за отказ снять ограничения.
• Упоминается, что технически возможно внедрить ограничения прямо в веса модели или обеспечить их соблюдение через FedRAMP-совместимые облачные среды.