Пользователи сообщили, что в OpenAI и Anthropic запретили использовать свои ИИ-модели для создания бесплатных клонов платных приложений. Например, Codex и Claude отказывается выполнять запрос под предлогом безопасности и без каких-либо объявлений от разработчиков. А вот в ChatGPT за попытку провести реверс-инженеринг приложения можно даже получить бан, включая работу с проектом REA: Reverse Engineer Anything, который позволяет клонировать любое приложение. Примечательно, что в DeepSeek такого ограничения нет.
Я использую GLM как «молотилку»: отдаю ей большой объём реализации. Модель хорошая, “рабочая лошадка”, но иногда тупит. Я решил проверить, помогут ли ему несколько готовых примеров поверх уже существующих контрактов и автоматических проверок. И получится ли внедрить эту семантику в протоколы. Провёл два небольших эксперимента: сначала на локальных моделях, затем на GLM и Haiku. Академической строгости здесь нет, но практический сигнал получился достаточно заметным, чтобы продолжить тесты на рабочих проектах.
Представлен открытый проект мультиплатформенного эмулятора терминала под названием Contour. Решение написано на C++ с использованием фреймворка Qt 6. Программа задействует аппаратное ускорение графического процессора (GPU) для обеспечения плавного вывода текста и корректной работы на дисплеях с высокой плотностью пикселей (High-DPI).
FREECELL.EXE из комплекта Win32s с датой 22 февраля 1993 года запускается на свежей Windows 11 без правок и эмуляции, и в него можно играть. Можно ли найти программу с графическим интерфейсом ещё старше? 16-битные приложения отпадают сразу: в 64-битной Windows нет NTVDM. Автор перебрал предрелизные сборки Windows NT 3.1 из Internet Archive: самые ранние спотыкаются о черновой формат PE и о соглашение о вызовах cdecl вместо stdcall, из-за которого аргументы снимаются со стека дважды. Но CDPLAYER.EXE, слинкованный 16 ноября 1992 года, запускается: он берёт системную crtdll.dll, которую Windows 11 до сих пор поставляет в SysWOW64.
26 октября 2026 года состоялся релиз дистрибутива для экспертов по ИБ и пентестеров Kali Linux 2026.3. Проект основан на пакетной базе Debian и предназначен для тестирования систем на наличие уязвимостей, проведения аудита безопасности, анализа остаточной информации и выявления последствий атак. Предыдущая версия решения вышла в июне 2026 года.
Разработчик Джавад Раджабзаде (Javad Rajabzadeh) представил открытый проект мультиплатформенного менеджера загрузок Hydra Download Manager (HDM). Исходный код решения написан на Rust и опубликован на GitHub под лицензией GNU General Public License v3.0.
Во второй половине октября 2026 года вышлообновление языка программирования Mojo 1.2, а также выпуск движка MAX Framework 26.7, предлагающего платформу для разработок в области машинного обучения. Проект MAX Framework дополняет инструментарий Mojo средствами для разработки и отладки приложений, использующих модели машинного обучения в различных форматах (TensorFlow, PyTorch, ONNX).
Здравствуйте, дорогие друзья! Яркое времяпрепровождение последних двух месяцев и природная впечатлительность заставляют меня написать этот пост. История эта берёт начало из моего предыдущего опыта, о котором я писал на этом ресурсе несколько лет назад (https://habr.com/ru/articles/803901/). Это был действительно полезный жизненный опыт, сложный путь, давший много полезных навыков и умений, способный научить любого, что авантюризм и импульсивные решения — это точно не путь к «успешному успеху». Если быть кратким: прошлая история меня ничему не научила, поэтому этой истории быть!
Певец держит одну ноту, а обработанный голос на мгновение перескакивает на октаву. Такое случается, когда плагин принимает сильную гармонику за основной тон. Чем быстрее коррекция, тем заметнее может стать этот промах.
Разберу, как Auto-Tune Artist 9.x и модуль Pitch из Nectar 4 определяют высоту и что делают с волной после выбора ноты. Здесь есть интересные различия: как удержать оценку на ровном звуке, прочитать запись между сэмплами, перенести фрагмент без щелчка. На этих деталях и остановлюсь.
Для начала возьмём одну вокальную дорожку. С хором или аккордом задача была бы другой. Небольшие функции на C++ покажут отдельные расчёты, а пример на Python можно запустить целиком: он меняет высоту звука, сохраняя длину записи.
Если вы живете в Европе или США и интересуетесь вариантами переезда с VMware на другие решения, забегайте на практические воркшопы по Cozystack. За четыре часа вручную пройдем весь процесс конвертации образов, адаптации сетевых настроек, разворачивания управляемых сервисов и баз данных, а также посмотрим на сценарии и встроенные инструменты автоматических миграций.
Каждый участник получит выделенное окружение для воркшопа, сможет попробовать платформу самостоятельно и еще месяц после воркшопа поиграться с выданным тенантом, а также пройти 16 бесплатных лабораторок, которые обеспечат полное погружение в работу с Cozystack и компонентами платформы.
В мае 2017 года я преисполнился успехом своей карточной настолки (настоящей из бумаги, про стартап) на локальных питерских тусовках и решил перенести её на ПК. Знаете как бывает, что идея сверлит мозг, потом эти вибрации передаются в руки, они сами вечерами что-то пишут, и в какой-то момент вы оказываетесь обладателем работающего концепта и, обычно, так начинается большинство независимых игровых проектов, которые потом никто никогда не увидит.
Замахиваться на вершины геймдева было страшно, поскольку определённый жизненный опыт к тому моменту уже имелся, а так же неприятная история с активиженами и большим количеством потраченых нервов, вместе с которыми появилось понимание собственных возможностей. Пробежавашись по знакомым, я вышел на небольшого издателя, который захотел вложиться временем, своим именем и финансами в игру... и казалось бы, что ещё нужно для счастья? Идея, команда из трех человеков, опыт разработки и даже некоторое представление о том, как всё это превратить в еще одну историю успеха.
Но... как говорится, скоро только кошки родятся, следующие полгода проект прошёл через изменение концепта и из игры про стартап и абсурдные решение превратился в айдл про стартап, фиг с ним... треть оригинальных правил оставались и работали, в альфе добавилась монетизация и реклама, добавив к команде программиста и еще одного художника. А к бете сменилась стилистика, потому что в моду ворвались фермы, и до релиза доехало совсем не то, что начиналось. Основной художник от такого счастья запил и уехал поправлять здоровье куда-то за Урал, вполне физичически изчезнув из жизни проекта, а второй художник был больше худо, чем жник.
TPU на FPGA размером с M.2 SSD : 48 ГБ памяти и до 62 токенов/с на FPGA?
После экспериментов с openTPU и запуска BitNet на старой Kintex-7 за $50 задумался: а что, если сделать собственный TPU в формфакторе M.2 ?
AMD недавно представила Kintex UltraScale+ Gen 2. У старшей 2KU050P довольно интересные характеристики:
1 872 DSP
50,9 Мбит внутренней памяти
6 контроллеров LPDDR5X
До 102,4 ГБ/с теоретической пропускной способности памяти
Последнее особенно интересно. При генерации LLM часто упираемся не в вычисления, а в скорость чтения весов из памяти.
Параллельно рассматриваю и другие варианты: Kintex UltraScale+ XCKU5P и Kintex UltraScale XCKU040/XCKU060. У них нет таких встроенных контроллеров LPDDR5X, поэтому придётся использовать DDR4 и отдельно рассчитывать пропускную способность.
Набросал концепт KEDR-M.2:
FPGA 2KU050P
Плата 31 × 80 мм с разъёмом M.2 M-key (ширина нестандартная)
3 × LPDDR5X x64 по 16 ГБ = 48 ГБ
6 каналов памяти x32
openTPU с целевой матрицей 64 × 48
PCIe Gen4 x4
Посчитал теоретический предел скорости генерации.
Если взять 102,4 ГБ/с и предположить 70% эффективности использования памяти, получим около 71,7 ГБ/с.
Например, для Bonsai 8B с размером весов 1,15 ГБ это даёт около 62 ток/с, а для Qwen3-8B Q4_K_M (5,03 ГБ) - около 14 ток/с.
Здесь только теоретические пределы по пропускной способности памяти при условных 70% эффективности, а не результаты измерений. Реальная скорость будет зависеть от вычислительного ядра, KV-cache и других накладных расходов.
Самой платы тоже пока нет - это концепт. Разводку LPDDR5X, питание, тепловой режим и размещение FPGA на такой площади ещё предстоит проверить.
FPGA позволяет адаптировать железо непосредственно под формат модели.
Что думаете на счет такой платы? Что я упустил в расчётах? - конечно же цена сие добра по сравнению с готовыми GPU)
Продолжу публиковать эксперименты с FPGA и собственными AI-ускорителями здесь, на Хабре.
В этой статье я расскажу, как устроена звуковая подсистема Nintendo Gameboy, с какими проблемами я столкнулся, пытаясь в реальном времени генерировать звук и синхронизировать с ним картинку. Статья является продолжением моей прошлой публикации.
OpenAI представила GPT-6.1 Terra — обновлённую модель с упором на работу с интерфейсами и автоматизацию задач. По данным компании, она заметно лучше предшественницы справляется с программированием, реже допускает фактические ошибки и при этом обходится вдвое дешевле через API. В отдельных тестах новая Terra приблизилась к более мощным моделям, а кое-где и обошла их.
Уязвимости в ядре PHP (CVE-2026-109618 и CVE-2026-109619, коллективно именуемые PHP2Shell) — это, безусловно, самая важная новость прошлой недели. Во вторник, 20 октября, разработчики PHP анонсировали патчи, в среду выпустили обновления для поддерживаемых веток PHP 8.2–8.5 и неподдерживаемых PHP 7.4, 8.0, 8.1, а также предложили частично работающие меры противодействия атакам для тех, кто по какой-то причине прямо сейчас обновиться не сможет.
Обе уязвимости в теории обеспечивают возможность выполнения произвольного кода на сервере без авторизации. Важной особенностью любого подобного инцидента является длительность окна между публикацией патчей и началом активной эксплуатации уязвимостей. И в данном случае ожидания были предельно пессимистические: предполагалось, что атаки на уязвимые серверы начнутся в течение 15 минут после выпуска патчей. Из-за этого в ряде стран были превентивно выключены сайты государственных сервисов. Представители Amazon сообщали также о попытках эксплуатации за 4 дня до выпуска патчей. Тем не менее подтвержденные атаки с работающими эксплойтами начались только в воскресенье 25 октября.
Если не можешь читать быстрее - читай меньше! BitNet 2B на FPGA за $50: 17 токенов/с - в 1,4 раза быстрее Qwen3.5-2B. (КЕДР)
Идею попробовать BitNet мне подсказал @ripandtear в комментариях к первой статье. Тогда я ответил, что в openTPU нет поддержки тернарных весов и придётся дорабатывать архитектуру.
Прошло чуть больше двух недель, возвращаюсь с результатом :) Поддержку добавил, модель запустилась.
В предыдущем эксперименте всё упёрлось в DDR3: Qwen3.5-2B выдавал на openTPU 12,5 токена в секунду, а память была загружена на 92-96% от пика. Матрица из 512 умножителей при генерации токенов большую часть времени простаивала - ей просто не хватало данных.
Как гласят древние сказания мудрецов и магов: Если не можешь читать быстрее, читай меньше.
Проникся дзеном и решил попробовать BitNet b1.58 2B4T от Microsoft.
В отличие от обычных моделей, веса у неё тернарные: -1, 0 и +1. Теоретически для их представления достаточно 1,58 бита на вес против четырёх у FP4-версии Qwen. Реальный объём зависит от упаковки, но для платы, которая упирается в память, уменьшение весов может оказаться важнее скорости арифметики.
Железо всё то же:
FPGA: Xilinx Kintex-7 XC7K480T на списанной Inspur YPCB-00338;
Память: 2 × 2 ГБ DDR3-1066;
Подключение: к ноутбуку через USB4-бокс, PCIe Gen2;
Ускоритель: openTPU, прошивку пересобрал на 137,5 МГц с поддержкой BitNet (во второй части было 133,33 МГц).
Задал модели вопрос с подвохом:
Why can a tiny FPGA run a 2-billion-parameter language model? Explain the trick in simple terms.
Ответила связно: про квантование, параллельные вычисления и работу с памятью. Про главный трюк - собственные тернарные веса - скромно промолчала :)
Результаты
BitNet b1.58 2B4T:
Генерация: ~17 ток/с
Обработка промпта: ~47 ток/с
Время до первого токена: 0,57 с
Частота FPGA: 137,5 МГц
Qwen3.5-2B (FP4), предыдущий эксперимент:
Генерация: ~12 ток/с
Частота FPGA: 133,33 МГц
Обе модели запускались на одной плате Kintex-7 с DDR3, без GPU и облака.
Итого: BitNet показал скорость генерации в 1,38 раза выше, чем Qwen3.5-2B.
Честно об ограничениях. Для BitNet это один запуск, а у Qwen - медиана из пяти. Частота ядра чуть выше, промпты разные. Так что 1,4× - это ориентир, а не строгий бенчмарк.
Но порядок сходится с арифметикой. Память и здесь загружена так же, как у Qwen, на каждый токен читается около 0,9 ГБ против 1,285 ГБ у Qwen. Как раз примерно в 1,4 раза меньше. Выигрыш даёт не магия тернарных вычислений, а то, что весов просто меньше.
На этом эксперименты не заканчиваются. Хочу проверить, сколько ещё можно выжать из старого Kintex-7 с DDR3, прежде чем переходить на более современное железо.
А о том, что именно пришлось изменить в openTPU для поддержки BitNet, напишу отдельно. Покажу архитектуру тернарных вычислений, изменения, ссылки на репозиторий, результаты и то, как всё это работает внутри FPGA.
Пока главный результат - BitNet 2B работает на старой плате за $50 и генерирует 17 токенов в секунду.
И это ещё не предел :)
Впереди новые эксперименты, разбор архитектуры openTPU, YOLO, VLA, Diffusion и попытки выжать из старого железа всё, на что оно способно. Некоторые уже удалось запустить на FPGA, но там ещё хватает проблем, которые нужно решить.
Если интересно, что из этого получится (КЕДР), подписывайтесь на мой блог на Хабре, чтобы не пропустить продолжение.
Может, соберёмся и выпустим собственную FPGA-плату для экспериментов со своим TPU и КУЧЕЙ памяти. А там, глядишь, и до своего ЧИПа КЕДР дойдём.
Мой домашний компьютер начал подвисать, когда на нём почти круглосуточно заработали ИИ-агенты. Я спросил в чате одной строкой, почему он тормозит, и получил две причины, которые сам искал бы долго: встроенный Defender проверял каждый из десятков тысяч файлов, которые пишут агенты, а сами агенты, вопреки инструкции, складывали гигабайты на диск C. Рассказываю, как это проверить руками, что мы исправили и чем за это пришлось заплатить. Загрузка процессора упала с 67% до 12%.
Три равные группы избирателей, три кандидата, у каждой группы вполне связный рейтинг, а при попарном сравнении Алиса обыгрывает Боба, Боб обыгрывает Кэрол, Кэрол обыгрывает Алису. Этот цикл описал Кондорсе в 1785 году, а в 1951-м Кеннет Эрроу доказал, что ни одна система голосования не выполняет сразу несколько простых демократических требований. Теперь трое математиков из Сиднея и Ченнаи показали, что у парадокса есть форма. Если изобразить каждый из шести возможных бюллетеней треугольником и склеить их, получится трубка, на краях которой лежат циклы Кондорсе. Склеить края без противоречий можно только с перекрутом, и тогда трубка превращается в бутылку Клейна — поверхность, у которой нет отдельной внутренней и внешней стороны.
Переименовали одно поле в API — и мобильное приложение перестало корректно отображать заказы. Пока сервер уже работает с новым именем, часть клиентов продолжает использовать старое, и обновить их одновременно невозможно. Разбираемся, как провести такую миграцию по шагам, сохранить обратную совместимость и понять, когда старое поле действительно можно удалить.
OWASP выпустил GenAI Red Teaming Manual v1.0 – руководство на 144 страницах с восемью этапами испытаний моделей, приложений и агентных систем. В нём подробно разобраны планирование, проверка достоверности результатов, связь с бизнес-рисками и повторные испытания после исправлений. Коротко о содержании и подробная карта методики.
Кластер без CNI — это не «почти рабочий» кластер. В нём не поднимется ни CoreDNS, ни сам Flux, а манифест, который поставил бы сетевой плагин, применить будет некому. Разбираю, из чего складывается этот круг, каким порядком действий он разрывается и какая ловушка ждёт на последнем шаге
