Посты канала IT Portal

Пользователь Reddit выяснил, почему недельные лимиты Claude Code стали расходоваться почти в четыре раза быстрее. Он собрал статистику использования токенов за прошлую и текущую недели и обнаружил существенную разницу. Раньше на каждый 1% недельного лимита приходилось около 119 тысяч выходных токенов. Теперь этот показатель упал до 31 тысячи, то есть эффективность использования лимита снизилась в 3,8 раза. Среди возможных причин он выделил несколько проблем: - Субагенты повторно читают файлы с самого начала, расходуя дополнительные токены. - В Claude Code версии 2.1.317 продолжительность рассуждений увеличилась в 3,4 раза. Проблема отслеживается в #106878. - Таймер обновления сводки в интерфейсе, по его подсчётам, расходует 22,7% API-запросов. Проблема описана в #86879. В результате, согласно его наблюдениям, Claude Code расходует недельные лимиты почти в четыре раза быстрее, чем раньше. @IT_Portal

Руководитель направления прикладной ИИ-разработки OpenAI Вульфи Бейн поделился четырьмя советами по составлению резюме. За годы работы в BCG, стартапах и OpenAI он изучил тысячи резюме и выделил четыре главных правила: 1. Пишите кратко. В идеале резюме должно занимать не больше одной страницы. 2. Убирайте всё, что не имеет отношения к вакансии. 3. Рассказывайте о результатах, а не просто перечисляйте выполненные задачи. 4. Выносите самые значимые достижения в начало, чтобы их можно было быстро заметить. Особенно важен третий пункт. Например, фраза <Переработал архитектуру ИИ-агента> мало что скажет рекрутеру. Гораздо убедительнее звучит: <Сократил задержку ответа агента на две секунды и повысил удовлетворённость клиентов>. Правда, сам Бейн попал в OpenAI, подав обычную заявку через сайт. 🚬 @IT_Portal

ИИ по-прежнему не стоит доверять безоговорочно. Разработчик попросил OpenAI Codex перезагрузить сервер, а вместо этого получил ущерб более чем на 10 тысяч долларов. В отчёте об ошибке на GitHub он рассказал, что ИИ-агент нарушил работу дисков, systemd и контейнеров. Вдобавок самостоятельно запустил скрипты, о которых его никто не просил. Codex впоследствии признал, что не имел права вносить подобные изменения, и извинился. Только вот извинения уже ничего не исправят. 😱 https://github.com/openai/codex/issues/59060 @IT_Portal

Revolut перевела около 2000 инженеров на локально развёрнутые модели GLM для программирования, а Claude Code и Codex теперь используются лишь в исключительных случаях. По словам Дэвида Абитбола, руководителя направления ИИ-операций компании, для этого задействовали 56 ускорителей Nvidia B200. Средняя стоимость составила всего 30 центов за миллион токенов, примерно в десять раз меньше, чем компания платила Anthropic и OpenAI. При этом время выполнения инженерных задач сократилось на 70%. Но самое интересное заключается в другом. Улучшения стали заметны, когда инженерам больше не приходилось экономить токены. Они перестали обращаться к ИИ только для решения сложных задач и начали использовать его практически повсеместно. Передовые проприетарные модели становятся исключением, а модели с открытыми весами — основным инструментом. Для каждой ИИ-компании, готовящейся к выходу на биржу, это серьёзная проблема с ценообразованием. https://x.com/OliverMolander/status/2116851762325757979 @IT_Portal

ЧТООО: Исследователи MIT показали, что GPT-6 Astra способна улучшать другие ИИ-модели, напрямую изменяя их веса без дополнительного обучения. 😰 В ходе эксперимента Astra повысила точность Qwen3.5-0.8B на математическом бенчмарке MATH-500 с 7,9% до 48,1%, изменив всего 0,016% весов нейросети. Исследователи предоставили Astra доступ к весам Qwen через Python-ноутбук и разрешили выполнить до 50 тестовых запусков на математических задачах. В процессе анализа Astra обнаружила, что модель постоянно повторяет собственные рассуждения, пока не достигает ограничения на длину ответа. Причину удалось найти в одном внутреннем сигнале, формируемом двумя слоями нейросети. Astra устранила его влияние, напрямую скорректировав веса модели. После этого Qwen перестала зацикливаться и смогла доводить до конца решения задач, с которыми уже была способна справиться. В результате одно точечное изменение, затронувшее лишь 0,016% весов, повысило точность решения математических задач с 7,9% до 48,1%. https://rikiyat.github.io/blog/weight-space-programming/ @IT_Portal

Гарвард бесплатно открыл один из самых подробных курсов по инженерии систем машинного обучения. Курс CS249r выходит далеко за рамки архитектуры нейросетей. Основное внимание уделено инженерной инфраструктуре, от которой зависит обучение и эффективный запуск моделей: процессорам, иерархии памяти, передаче данных, ускорителям, распределённым вычислениям, инференсу, квантованию, сервингу, надёжности и развёртыванию. В открытый доступ вошли два тома по ML Systems, TinyTorch для создания собственного ML-фреймворка с нуля, интерактивные лабораторные работы в браузере, MLSys·im для экспериментов с узкими местами оборудования и инфраструктуры, StaffML для практики по системному проектированию, а также слайды лекций. В TinyTorch предусмотрено 20 последовательных модулей. В лабораторных можно менять параметры системы и сразу наблюдать, где возникают узкие места, вместо того чтобы ограничиваться изучением теории. Я бы рекомендовал проходить этот курс после знакомства с нейросетями и Transformers. Понимать принцип работы attention полезно. Но совсем другой уровень понимания начинается, когда разбираешься, почему KV-кэш расходует столько памяти, когда инференс упирается в пропускную способность памяти, как batching влияет на throughput и почему добавление новых GPU не всегда приводит к пропорциональному росту производительности. Всё здесь: mlsysbook.ai GitHub: https://github.com/harvard-edge/cs249r_book @IT_Portal

После вчерашнего эксперимента Андрея Карпати, который за два часа создал HackerTube с помощью Opus 5.5, появился ещё один похожий проект — HackerBooks. Он собирает книги, упоминаемые в публикациях и обсуждениях на Hacker News. В каталог попало более 15 000 книг, но учитываются только те, которые упомянули как минимум два человека. Получилась весьма интересная библиотека рекомендаций. Среди наиболее популярных книг — «Искусство программирования» Дональда Кнута и «Гёдель, Эшер, Бах» Дугласа Хофштадтера. https://hackerbooks.org/ @IT_Portal

Как поймать Скам Альтмана. @IT_Portal

На GitHub выложили полноценный практический курс по DevOps с подготовкой инфраструктуры к продакшену. Курс включает 18 лабораторных работ, в ходе которых вы научитесь развёртывать одно приложение, последовательно осваивая Docker, CI/CD, Terraform, Kubernetes, Helm, Argo CD, Prometheus, Grafana и методы постепенного развёртывания обновлений. https://github.com/inno-devops-labs/DevOps-Core-Course @IT_Portal

CLAUDE СТУКАЧ. После ответа Claude тайно составляет и сохраняет отчёт о подозрительной активности пользователя. Несколько таких отчётов могут объединяться на уровне организации и передаваться специалистам Anthropic для расследования. Claude и раньше напоминал чопорную гувернантку с палкой в заднице. Теперь же после каждого разговора эта гувернантка ещё и тайно заводит на вас досье, а о повторяющихся непристойных мыслях докладывает начальству. Грёбаная слежка под приветливой улыбкой и вывеской безопасности. 🖕 https://safeguards.anthropic.com/2026/self-assessment/ @IT_Portal

Ничего необычного, просто разработчик создаёт редактор персонажей для Oblivion VR, в котором можно буквально лепить лица руками. 🤓 @IT_Portal

Сэм Альтман объяснил, почему оперативной памяти не хватает. Оказывается, слишком много людей держат её в собственных ПК. «Многие хотят запускать модели локально и почему-то считают, что с появлением open-source моделей проблема уже решена. Теперь мы сможем запускать их на собственных компьютерах, а значит, вся инфраструктура дата-центров нам больше не понадобится. Однако с точки зрения глобального распределения ресурсов это крайне неэффективно. Представьте, что у каждого дома стоит компьютер с большим объёмом оперативной памяти, на которую приходится значительная часть ограниченных мировых запасов DRAM, но используется она лишь 5% времени. В условиях столь острого дефицита ресурсов гораздо разумнее добиваться максимальной загрузки облачной инфраструктуры. Но почему-то интуиция многих людей подсказывает им прямо противоположное». @IT_Portal

Разработчик опубликовал мини-гайд по созданию качественных эффектов пиксельной графики с помощью Claude. Следуя этой методике, разработчики создали 232 пиксельные анимации, полностью написанные на коде, без использования готовых изображений. Все эффекты и скилл для их создания опубликованы в открытом доступе. @IT_Portal

⚡️Stepik продлил скидку до конца дня! Это последний шанс забрать курс по сниженной цене. При этом вы ничем не рискуете: если обучение не понравится, можно оформить возврат средств. Открыть программу на Stepik

Хоть бы одного агентика завёл, порадовал бабушку 🙂 @IT_Portal

Google доказала возможность работы ИИ-дата-центров в космосе. Первый спутник проекта Suncatcher, разработанный совместно с Planet и запущенный с помощью ракеты SpaceX, оснащён четырьмя TPU. В ходе испытания Google отправила запрос с Земли, TPU на орбите выполнил инференс модели Gemma, после чего полученный ответ был передан обратно на Землю. Таким образом удалось подтвердить работоспособность технологии. В конце 2027 года SpaceX планирует запустить на Starship спутники StarMind с GPU NVIDIA. Цивилизация II типа по шкале Кардашёва приближается. @IT_Portal

😄 Отечественный Kodacode продолжает удивлять В новой версии российского AI-агента для разработки появились две функции, которые расширяют его возможности за пределы работы с кодом. 🖱 Computer Use. Агент может сам управлять приложениями на компьютере: находить окна, нажимать кнопки, прокручивать и печатать. 🌐 Встроенный браузер. Можно открывать страницы, искать по тексту и выбирать элементы. Выделенный текст отправляется агенту в один клик. Ссылки из чата больше не уводят во внешний браузер. По набору возможностей Kodacode теперь вполне сопоставим с заблокированными в РФ Claude Code и Cursor. При этом Kodacode разработан российской командой и работает без VPN. Плагины и CLI тоже есть. Если давно искали замену, попробуйте 🔥 👉 Скачать Kodacode

WIRED сообщает, что подрядчик Accenture предоставил агенту Claude Code права администратора в NIPRNet, несекретной сети Пентагона, для написания и деплоя кода. Агент работал в течение двух месяцев и, по всей видимости, отправлял учётные данные, пароли и карту сети на сторонний сайт, который NIST ранее отнёс к категории высокого риска. Подрядчики обязаны сообщать об инцидентах безопасности в течение 72 часов, однако, по словам источников, Accenture изначально вообще не сообщила о произошедшем. Один из источников назвал этот инцидент «стопроцентной угрозой национальной безопасности». @IT_Portal

По слухам, Google наконец собирается отказаться от AI Overview, той самой бестолковой функции, которая выводит ответы ИИ в верхней части поисковой выдачи. Она снижала количество кликов по рекламе и требовала огромных вычислительных ресурсов. Вероятно, главная причина такого решения заключается в нехватке вычислительных мощностей, которую Google пытается устранить. @IT_Portal

Секретная модель Claude взломала Chrome, Safari, Android, Windows и Linux. Anthropic раскрыла результаты испытаний своей экспериментальной модели. Модель обнаружила 62 уязвимости в Chrome, а также создала эксплойт, позволяющий обойти защиту Safari и получить доступ к истории браузера, cookies и данным других сайтов. Но самое впечатляющее произошло при работе с Linux. Claude самостоятельно написала эксплойт для ядра системы, который позволил удалённо получить root-доступ к серверу без пароля. На это потребовалось всего 53 минуты. Обнаруженные уязвимости уже переданы разработчикам, а исправления выпущены для всех стабильных версий. Специалистам по кибербезопасности пора готовиться. 🚬 @IT_Portal

Без текста

Без текста

Учёный позволил Claude Sonnet 5 провести операцию на мозге живой мыши. Целью было лечение эпилепсии, чтобы сократить количество приступов. Вот что сделала Claude: - Рассмотрела 19 возможных вариантов лечения и выбрала тот, который усиливает действие естественного вещества в мозге, отвечающего за его торможение и успокоение. - Определила место инъекции, исходя из предполагаемой области возникновения приступов. - Рассчитала точку введения препарата, усреднив данные из трёх научных исследований. - Опустила иглу на глубину 4,3 мм в мозг мыши. - В течение пяти минут ввела дозу препарата объёмом примерно 1/20 000 чайной ложки. - 32 раза проверила изображение с камеры в реальном времени, контролируя возможные осложнения, в том числе кровотечение. Мышь пришла в себя после операции и успешно восстановилась! 😰 Интересно, что Opus 5.5 и Opus 5 отказались выполнять эту задачу, поскольку она связана с реальными биологическими объектами. В итоге её поручили Sonnet 5. По словам исследователя, насколько ему известно, это первый случай, когда AI самостоятельно выбрал метод лечения, а затем выполнил инъекцию непосредственно в мозг живого млекопитающего. @IT_Portal

Kube API не отвечает, LoadBalancer не пропускает трафик, DNS не резолвит, исходящие запросы не уходят. Причина обычно кроется на стыке облачной сети и кластера, и найти её без понимания всей цепочки сложно. 3 ноября в 12:00 Роман Ерема, разработчик в команде Managed Kubernetes MWS Cloud Platform, на практике покажет: ⏺️как взаимодействуют сеть облака, CNI и сеть Kubernetes ⏺️как работают SNAT и Source IP ⏺️когда нужен externalTrafficPolicy: Local и почему при нём может не проходить health check ⏺️как диагностировать проблемы на реальных кейсах (live-demo) Все участники получат чек-лист для проверки доступности. Полезно инженерам, разработчикам и специалистам по сетям и облачной инфраструктуре. 🗓 3 ноября в 12:00 Регистрируйтесь по ссылке

Лучший криптотрейдер в мире. @IT_Portal

МЕНЬШЕ 1000 — именно столько вопросов задали пользователи Stack Overflow за последний месяц. На протяжении десятилетий Stack Overflow накапливал знания в области программирования. Миллионы вопросов, огромное сообщество разработчиков, бесчисленное множество решений реальных задач. Всё это давало компании колоссальное преимущество перед конкурентами. Располагая столь обширной базой знаний, Stack Overflow мог бы создать собственных AI-агентов для написания кода, вайбкод IDE или CLI-инструменты. Более того, вполне возможно, что разработчики охотнее платили бы за подобные инструменты от Stack Overflow, чем доверяли свои деньги какой-нибудь недавно появившейся компании. Однако Stack Overflow не сумел вовремя воспользоваться своим преимуществом. Возможно, они были против перехода к AI. Возможно, у них были другие планы. Но достаточно взглянуть на то, к чему всё пришло... Тот, кто не умеет приспосабливаться к переменам, рано или поздно уступает своё место тому, кто сумел это сделать. @IT_Portal

Сегодня HTML-тегам исполняется 35 лет! 🎉 29 октября 1991 года Тим Бернерс-Ли, один из основоположников Всемирной паутины, опубликовал документ под названием HTML Tags. В документе были описаны первые 18 HTML-тегов: <title>, <nextid>, <a>, <isindex>, <plaintext>, <listing>, <p>, <h1> и другие заголовки, <address>, <hp1> и другие теги выделения, <dl>, <dt>, <dd>, <ul>, <li>, <menu> и <dir>. Именно с этих простых элементов началась история языка разметки, на котором сегодня строится практически весь интернет. @IT_Portal

Без текста

Грегори Куртцер, создатель CentOS и Rocky Linux, всего за 11 дней разработал с помощью искусственного интеллекта новое ядро операционной системы. Проект получил название Ginux. Он уже позволяет запускать некоторые программы для Linux, не прибегая к самому ядру Linux. Куртцер определял устройство системы и направлял разработку, а Codex написал и проверил около 139 тысяч строк кода. Ginux создан преимущественно на Rust. У него собственные механизмы управления памятью, планировщик задач и сетевая подсистема. Более того, в виртуальной машине система уже загружает Rocky Linux 10 вместе с systemd. Пока Ginux остаётся экспериментальным проектом: совместимость ещё далека от полной, а поддержка оборудования ограничена. Исходный код опубликован под лицензией Apache 2.0. Всего одиннадцать дней, чтобы заложить основу новой операционной системы. Осталось сделать ее надёжной. Источник: https://github.com/gmkurtzer/ginux @IT_Portal

Появился новый способ создавать изображения огромного разрешения, вплоть до 6K. Метод поддерживает Qwen Image, Ideogram и Flux. Исходный код: https://github.com/KooroshRH/AReA @IT_Portal