😄 В X появился автоперевод под язык пользователя, и без курьёзов не обошлось.

Система переводит не только текст, но, похоже, пытается интерпретировать и эмодзи с флагами. В итоге в одном из твитов Илона Маска внезапно «появились» флаги России 😅

Хороший пример того, как даже удобные AI-функции иногда дают неожиданный результат — особенно когда дело доходит до контекста, символов и локализации.

#X #автоперевод #ИлонМаск

📉 После анонса Project Genie рынок игровых компаний заметно тряхнуло. Уже на следующий день акции Take-Two просели почти на 8%, Roblox — на 13%, а Unity потеряла около 24% за сутки.

Ирония в том, что сам инструмент пока далёк от полноценной замены разработке: он умеет собирать только короткие интерактивные демо примерно на минуту, без звука, внятных целей и нормального геймплея.

Модель обучали на 200 тысячах часов игровых видео из интернета, и это снова подняло старый спор о заимствовании стиля, использовании чужих материалов и рисках для работы в геймдеве. А примеры сгенерированных миров местами выглядят настолько сюрреалистично, что легко представить их и в подборке артов, обоев и необычных изображений.

#ProjectGenie #геймдев #AI

🔥 Linux 7.0 делает ставку на чистку старого кода — и это уже даёт эффект. Команда Линуса Торвальдса убрала часть накопившегося легаси, из-за чего ядро стало проще, аккуратнее и местами быстрее.

Что по изменениям:
— XFS заметно усилили: файловая система стабильнее работает под нагрузкой и лучше защищена от сбоев
— подсистема памяти получила прирост производительности примерно до 20%, заодно улучшили и сетевой стек
— контейнеры запускаются быстрее благодаря оптимизациям open_tree
— в Kconfig стало больше гибкости для кастомизации
— поддержку железа тоже подтянули: AMD и Intel работают эффективнее без лишней ручной настройки

Самое важное тут даже не отдельные фичи, а общий вектор: ядро постепенно сбрасывает исторический балласт и лучше адаптируется под современные сценарии.

#Linux #Kconfig #XFS

Описывать функцию обычным языком и запускать её локально — в этом идея PAW.

Система превращает текстовую спецификацию в компактную нейропрограмму, которая затем работает как обычная Python-функция: без интернета, без внешнего API и без оплаты за каждый вызов. Подход особенно полезен там, где правила размыты: приоритизация задач, исправление битого JSON, фильтрация логов, роутинг инструментов.

В основе — фиксированный интерпретатор на Qwen3 0.6B, а адаптация под конкретную задачу идёт через LoRA. По сути, это похоже на то, как в искусстве и истории культуры один и тот же визуальный язык по-разному раскрывается в разных контекстах. На FuzzyBench у подхода 73.4% точности против 9.8% у обычного промптинга на той же модели.

Есть и лёгкий вариант на базе GPT-2 с 124M параметров, который может работать прямо в браузере через WebAssembly. Базовая модель весит около 134 МБ, а каждая нейропрограмма — примерно 5 МБ.

#PAW #Python #WebAssembly