⚡️ Поды здоровы, а запросы в Kubernetes случайно отваливаются? Проверьте conntrack.

Linux хранит состояния отслеживаемых соединений в таблице conntrack. Она используется в том числе при NAT для Kubernetes Services. Если таблица переполняется, новые соединения могут терять пакеты.

Симптомы: периодические тайм-ауты, сбои DNS и ошибки API при нормальных показателях приложений.

Как проверить на проблемном узле:

# Текущее число записей и лимит
sysctl net.netfilter.nf_conntrack_count
sysctl net.netfilter.nf_conntrack_max

# Сообщения ядра
sudo journalctl -k | grep -i conntrack

Характерная запись:

nf_conntrack: table full, dropping packet

Что делать:

• Увеличить лимит с учётом доступной памяти. Универсального значения для всех узлов нет.

• Проверить настройки conntrack.maxPerCore и conntrack.min в kube-proxy: он может управлять лимитом. Одного изменения через sysctl недостаточно для устойчивой настройки.

• Сократить создание новых соединений: использовать пулы, HTTP keep-alive, проверить лавину повторных запросов.

• Пересматривать тайм-ауты по состояниям соединений после диагностики. Слишком короткие значения могут нарушить работу долгоживущих подключений.

Следите за заполнением таблицы на каждом узле. Свободные ресурсы соседних нод не спасают таблицу перегруженной.

https://kubernetes.io/docs/reference/config-api/kube-proxy-config.v1alpha1/

📌Fable 5.1 рассчитала амплитуду рассеяния в девяти петлях

Модель в среде Claude Science рассчитала шестичастичную амплитуду рассеяния в планарной четырёхкратно суперсимметричной теории Янга–Миллса на уровне девяти петель.

Амплитуды рассеяния показывают, насколько вероятна та или иная реакция при столкновении частиц, и по ним теорию сверяют с данными Большого адронного коллайдера.

Целиком их не посчитать, поэтому физики обрывают расчёт на определённом числе петель, т.к каждая следующая приближает к реальному ответу, но так его утяжеляет, что большинство амплитуд доведены лишь до двух петель, а некоторые до трёх.

Суперсимметричный вариант теории Янга–Миллса реальный мир не описывает, это полигон, где специалисты по амплитудам оттачивают методы, потому что считать в нём парадоксально проще.

Задачу запустили штатные физики Anthropic Лиам Фицпатрик и Сиддхарт Мишра-Шарма в ответ на вызов бывшего физика и научного журналиста Мэтта фон Хиппеля - он предлагал ИИ-компаниям решить одну из крупных открытых задач его прежней области с вычислительными ресурсами академического уровня.

Результат проверил Лэнс Диксон из Стэнфорда и SLAC, соавтор предыдущего рекорда в восемь петель.

Восьмипетлевой результат Диксон и Энди Лю получили в 2023 году окольным путём, через родственную величину, форм-фактор.

Claude пришёл к девяти петлям двумя способами - исходным гексагональным бутстрапом и через форм-фактор. Исследователи дали модели постановку задачи и дальше вмешивались редко, в духе:

«... я иду спать, продолжай, пока не скажу остановиться, и присылай отчёт каждые 4–6 часов».

Код бутстрапа Claude сам написал на Python с SymPy и неделю считал на 96 процессорах.

Диксон проверил результат, пересчитав из амплитуды девятипетлевой форм-фактор, к которому его команда шла пару лет, и назвал работу настоящим триумфом для языковой модели, выполнившей все шаги сложного алгоритма.

Параллельно к тому же результату шла группа Сун Хэ из Китайской академии наук с GPT-6 и когда китайцы связалась с фон Хиппелем через несколько дней после Anthropic, большая часть расчёта у них уже была готова.

Фон Хиппель допускает, что задача просто удобна для ИИ, но считает, что технология действительно стала лучше:

«В марте 2026 года ИИ выполнял физические проекты как студент - это были небольшие задачи, много опеки и ошибок. Здесь же настоящий расчёт на переднем крае науки, из тех, за которые обычно берутся ведущие специалисты по амплитудам», – пишет он.

Результат выложен на сайте Мишры-Шармы. Рецензирования не было, а полную функцию, по признанию авторов, посчитали один раз, независимо перепроверили только её упрощённую часть, символ.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml