Альтман, плати за SSD: в Codex нашли баг, который может убить накопитель меньше чем за год 😬

Один из пользователей заметил, что Codex CLI непрерывно забивает локальную базу данных SQLite. Так, за 21 день постоянной работы диск записал около 37 ТБ данных, а в пересчёте на год это больше 640 ТБ.

Решать баг пока не торопятся, так что спасаем диски сами 😒

Довайбкодились: Интернет упал по всему миру — у Cloudflare снова сбои в их облачной инфраструктуре.

Отдыхаем 😍

Yandex Cloud выкатил Intelligent-Tiering — умный класс хранения, которое само решает, в каком уровне держать ваши данные, чтобы не переплачивать за хранение.

Система автоматически переносит файлы между уровнями Standard, Cold и ICE в зависимости от того, как часто к ним обращаются. Никаких ручных переносов и настроек жизненного цикла. Прогнозируют экономию до 61% при длительном хранении, при этом производительность хранилища одинакова и независима от уровня хранения

Подходит для проектов с непредсказуемой нагрузкой, логов, архивов и любых данных, к которым со временем обращаются всё реже 👍👍

Подробнее рассказали в статье.

В вашем одиночестве виноват Claude Code — теперь официально 🤔

Руководитель инженерного направления заявила, что из-за повального увлечения ИИ-агентами программисты сутками общаются только с ботами и дичают в тотальной изоляции.

Дошло до того, что в самом Anthropic вводят принудительные кодинг-ланчи, чтобы инженеры хоть иногда видели живых людей.

Ну хоть успокоили, я то думал, дело в моем характере 😂

Ночное-полезное: превращаем PostgreSQL-запросы в интерактивные диаграммы.

Сам actuallyEXPLAIN показывает структуру запроса, вложенные подзапросы, JOIN’ы и связи между ними. Короче, помогает разобрать всю логику. Работает при этом бесплатно прямо в браузере.

Пояснительная бригада здесь, GitHub тут 😉

Разведка пяти стран хором предупредила, что до разрушительного ИИ остались месяцы 🫨

Разведывательный альянс, созданный пятью странами после Второй мировой войны, Five Eyes заявил, что опасный ИИ может появиться до конца года. Злоумышленники с помощью моделей смогут атаковать и парализовать правительства и предприятия, поэтому защищаться и действовать нужно уже сейчас.

«Передовые модели превзойдут нынешние отраслевые ожидания…Киберриск больше не может рассматриваться как чисто техническая проблема. Это основной бизнес-риск и ответственность руководства».

А можно хоть не в этом году 👻

ByteDance сегодня анонсировала Seedance 2.5 — новый флагман в генерации видео 😳

Модель сможет создавать ролики длиной до 30 секунд и использовать до 50 референсов одновременно — так что контроль над сценой и композицией вам обеспечен. Если же что-то пошло не по плану — можно будет точечно вносить изменения в нужном кадре.

Релиз лучшей модели для генерации видео обещают уже в июле. Выглядит эпично 🤤

Тот самый ИИ, который нас всех заменит 🤣

Вайбкодинг — ВСЕ 😬

ChatGPT и Claude приуныли и намекают вам, что пора сделать перерыв.

Baidu выложила в открытый доступ Unlimited-OCR — модель, которая может обрабатывать сотни страниц за один раз! 😨

У модели всего 3B параметров, но она SOTA на бенчмарке OmniDocBench — тут она выбивает 93%, обгоняя DeepSeek-OCR. И да, модель сохраняет стабильную скорость работы и не теряет контекст даже на очень больших PDF-файлах.

Распознаем доки с суперскоростью 😎

Вайбкодинг. Итоги 🤭

Обычные инвайты на ивенты — в прошлом. Организаторы одной крупной ML-конфы решили, что присылать стандартные приглашения очень скучно, и зашили послание прямо в скрипт 😂

python3 -c "
import base64, time, sys

cap = '\n\n⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣤⣴⣶⣶⣿⣿⣦⣤⡄⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⠀⠀⠀⢀⣼⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣷⣦⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⠀⠀⢀⣿⠟⠉⠉⠉⠙⠛⠿⠟⠋⠉⠉⠉⠙⢿⡄⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⠀⣠⢼⡇⠀⠀⠀⣀⡀⠀⠀⠀⠀⣀⡀⠀⠀⠈⣷⣤⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⣼⠁⠸⣇⠀⠀⢸⣿⣷⠀⠀⠀⢸⣿⣿⠀⠀⢠⡟⠀⢻⠀⠀⣀⣀⣀⣀⠀⠀⠀\n⠸⣦⣰⣿⣦⡀⠈⠉⠁⢠⡀⣄⠀⠉⠁⢀⣠⣿⣧⣠⠞⢠⣿⠟⠛⠛⠻⣿⣆⠀\n⠀⠀⢹⣿⣿⡏⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠘⣿⣿⡿⠁⠀⣿⣏⠀⣸⣷⠀⠸⣿⡆\n⠀⠀⠀⠹⣿⣇⠀⠛⠿⢿⣿⣿⠿⠟⠀⢠⣿⣿⣧⣄⠀⠘⠿⣿⠿⠋⠀⠀⣿⣇\n⠀⠀⠀⠀⠈⠛⠷⢄⣀⠀⠀⠀⢀⣀⣴⣿⣿⣿⣿⣿⣷⡄⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣹⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣿⣿⣿⡿⢁⡀⠀⠙⠿⣿⣿⣿⣿⣿⣆⠀⠀⠀⠀⠀⣿⡏\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣾⣿⣿⡟⣵⣿⣿⣷⣦⠀⠹⣿⣿⣿⣿⣿⡆⠀⠀⠀⢀⣿⡇\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢸⣿⣿⡟⢰⣿⣿⣿⣿⣿⣷⡀⣿⣿⣿⣿⣿⣇⠀⠀⠀⣸⣿⠁\n⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣿⣿⡟⠀⢸⣿⣿⡿⣿⣿⣿⣷⢸⣿⣿⣿⣿⡿⠀⠀⢠⣿⠇⠀\n⠀⠀⠀⠀⠀⠘⢿⡟⠀⠀⢸⠿⢿⠈⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣧⣤⣴⡿⠋⠀⠀\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠙⠿⠿⣿⣿⠿⠿⠟⠉⠉⠋⠉⠀⠀⠀⠀\n    > Обнаружен зашифрованный пакет...'

print(cap)
time.sleep(1)

sys.stdout.write('    > Декодирование')
sys.stdout.flush()
for _ in range(5):
    time.sleep(0.4)
    sys.stdout.write('.')
    sys.stdout.flush()

encrypted = '0J/RgNC40LPQu9Cw0YjQsNC10Lwg0L3QsCBUdXJibyBNTCBDb25mCjE4INC40Y7Qu9GPLCDQlNCaINCh0LXRgNC/INC4INCc0L7Qu9C+0YI='
decrypted = base64.b64decode(encrypted).decode('utf-8')
print('\n\n    ' + decrypted.replace('\n', '\n    ').replace('Â', ''))
print('\\n    > Обезьянка подмигнула и ушла готовиться.')
"

Полезное: принесли гайд для тех, кто гоняет локальные LLM 🤓

Автор собрал в одну статью почти всё, что нужно для оптимизации и ускорения моделек. Внутри: выбор железа, работа с VRAM, квантизация, настройка llama.cpp, MoE-модели, KV-кэш и десятки практических советов по локальному запуску нейросетей.

Выжимаем максимум 👍

@xor_journal

Не подавайте им идею 🤬