Представлены открытые проекты GPU-unlock и GPU-unlock-ADA. Это анлокеры, которые снимают ограничение производителя на выполнение матричных вычислений на видеокартах Nvidia серий RTX30xx (на чипах GA102, GA103, GA104 и GA106) и RTX40xx.
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.
Дейл пока подождёт :)
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.
Курица, яйцо и CNI
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
OpenAI представила GPT-6.1 Terra — новую модель для работы с текстом, изображениями и компьютерными интерфейсами. По возможностям она приближается к старшим моделям семейства, но стоит вдвое дешевле GPT-6.1 Sol. Основной акцент сделали на computer use: задачах, где нейросети нужно не просто ответить на вопрос, а разобраться в интерфейсе и выполнить последовательность действий.
Например, Terra может читать технические чертежи, сопоставлять фотографии товаров с каталогом, заполнять формы и работать с приложениями. OpenAI также обещает более естественные тексты и меньше фактических ошибок.
Дизайнер Кевин Ноки (Kevin Noki) представил ADHD One — мобильный телефон в формате «кирпича» из восьмидесятых, который помогает меньше проводить времени со смартфоном, но всё равно оставаться на связи. Название ADHD расшифровывается как Anti Distraction Handset Device (с англ.«Телефонная трубка без отвлекающих функций») и отсылает к синдрому дефицита внимания и гиперактивности (Attention Deficit Hyperactivity Disorder, ADHD).
Будущее без UI
Годами мы строили удобные бекофисы, формбилдеры и прочие интерфейсы для массовых операций, которые упрощают работу. CRM с удобными фильтрами, сортировки, настраиваемые колонки в таблицах и кастомные поля, ворклоу и нарядные дашборды.
Похоже, ушла эпоха - и это не про вайбкодинг. А про модель взаимодействия с системой.
Зачем тыкать в интерфейсы, когда можно написать промпт в котором будет и правила фильтрации клиентов и действия с ними.
Найди 100 клиентов с низким чеком с активностью за 30 дней, накинь им бонус и отправь рассылку.
И это уже сегодня аккуратно или не очень внедряется в корпоративной среде под соусом ускорения и оптимизации.
И похоже, нам придется серьезно перестроить наши системы под работу людей через агентов и для самих агентов.
Думаю, можно плавно сокращать инвестиции в UI и фокусироваться на скорости и функциональности АПИ, на создании MCP-tools и скиллов. Больше внимания разграничению доступов, подтверждению операций с возможностью отката изменений, защите от дублирования и аудиту.
Ставка на удобство для человека, валидация форм в UI, документация с картинками - все в топку.
Основной пользователь будет агент с human in the loop в лучшем случае. Или без.
Все ведь уже готовы?
У меня в семье регулярно звучит один и тот же вопрос: «А как скачать вот это видео?». Ответ «поставь yt-dlp» не работает: консоль, Python, ffmpeg, ключи командной строки — для человека, который просто хочет песню в машину, это стена. Готовые программы есть, но у одних реклама и платное «Pro», другие заброшены, третьи — онлайн-сервисы с баннерами, которые сами тянут файл через свой сервер.
Я поставил себе простую цель: один zip, двойной щелчок — и всё работает. Без установки Python, без рекламы, без регистрации и без чужих серверов. Внутри — тот же yt-dlp, а снаружи — понятная страница с кнопками. Получился «Универсальный скачиватель». Ниже — не столько про то, что он умеет, сколько про то, обо что я спотыкался по дороге: почти каждая «простая» задача на Windows оказалась с подвохом.
Нам нужно было дёшево оценить, какая доля строк большой таблицы обладает некоторым свойством. В нашем случае свойство — «значение похоже на персональные данные», но задача общая: профилирование данных, проверки качества, любая статистика по колонке. Читать таблицу на миллиард строк целиком ради одной доли дорого, и в PostgreSQL для этого есть TABLESAMPLE SYSTEM: он читает только часть страниц.
Рецепт, который пишется сам собой, — посчитать процент страниц из оценки числа строк, взять его с запасом и ограничить результат LIMIT. Ровно так было написано и у нас. Выборка при этом тихо не видела конец таблицы, а в конце кучи обычно лежат самые свежие строки. Ниже — почему так происходит, насколько это много и как это чинится.
Знаю, что многие ведут бизнес по принципу «так делают все, значит, и я так буду» или «мне так хочется/мне порекомендовали». Но далеко не все действия, которые используют другие предприниматели, являются законными. А, следовательно, вы подвергаете себя на высокие административные штрафы.
В этой статье пойдет речь о звонках и сообщениях на холодную базу, то есть людей, с которыми вы ранее не имели какой-либо контакт. Маркетологи очень любят этот способ, утверждая, что таким образом растет хорошая конверсия. Я же, как юрист и как обыденный потребитель, которому также названивают и присылают различные рекламы, категорически против такого способа.
Prusa выпустила OpenPrintTag Upgrade — NFC‑считыватель для 3D‑принтеров семейства CORE One. С его помощью принтер определяет тип филамента, цвет, параметры нагрева и фиксирует данные об остатке материала.
Информационная эволюция в сети пролетела путь от дефицитного ресурса до нейро-шума слишком быстро. В 90-х и начале 2000-х информация была штучным товаром: тексты на сайтах читали медленно, поиск шёл через каталоги, а на изучение одной статьи уходили минуты осознанного времени. Человек выступал в роли вдумчивого исследователя библиотеки.
В 2010-х годах с приходом мобильного интернета и соцсетей объемы контента выросли, а порог входа упал до нуля. Любой школьник мог сфоткать бутерброд и выложить в свой аккаунт. Появилась лента новостей, где тексты сжались до постов, а видео стали достигать рекордные 15 секунд ради удержания внимания и первой монетизации рекламы.
Может ли робот понять, что пульт оператора выключен? Казалось бы, простая задача. Но опущенный рычажок и разряженный или выключенный пульт для оператора разные ситуации, и во второй роботу стоило бы подсказать об этом вслух.
Мы думали, что разница обязана быть видна в данных: приёмник публикует положение рычажков каждые 23 миллисекунды. Оказалось, при потере связи он продолжает публиковать как ни в чём не бывало, те же кадры и тот же интервал, только со значениями безопасного состояния, которые не отличить от настоящих. Мы проверили шесть гипотез: failsafe-значения, события переходов, таймауты, траекторию рычажка, логи закрытого модуля, параллельное чтение порта. Все шесть провалились.
Рассказываем, как методично прийти в тупик, честно признать, что задача технически не решается, и решить её другим путём. По шагам, с выводом для всех, кто работает с закрытым сторонним железом.
Когда я разрабатывал GhostGram - экспериментальный клиент Telegram на Kotlin Multiplatform, - со стикерами пришлось повозиться.
Сначала всё выглядело относительно просто: получить файл TGS, передать его проигрывателю и показать анимацию в интерфейсе. Но на Android обнаружились две проблемы. Некоторые стикеры воспроизводились заметно быстрее, чем в официальном Telegram, а при отображении нескольких анимаций график HWUI показывал серьёзные задержки.
Я пробовал оптимизировать существующую реализацию, затем сменил библиотеку и в итоге пришёл к другому подходу: предварительно отрисовывать кадры в Bitmap и воспроизводить их как последовательность изображений.
Расскажу, почему я выбрал этот подход, что пришлось дорабатывать после первой реализации и почему проблема быстрого скролла пока осталась открытой.
Это не прогноз войны и не вероятность войны. Ни один из 12 проектов не называет дату и не оценивает, кто прав. Это разбор для читателя, который хочет выбрать инструмент под свою задачу: что именно измеряет каждый индекс, какое число он показывает, как это число меняется и чего в нём нет.
Cassandra Index в таблице - мой проект. Он проходит те же проверки, что и остальные, и получает не первое место. Все числа ниже взяты из публичных источников и проверены 24–25 октября 2026 года.
Apple презентовала обновлённый iPad mini с более тонким корпусом, защитой от воды и пыли, OLED‑экраном и чипом A20 Pro. Цены начинаются от 700 долларов.
Импорт Excel часто начинается с простого цикла чтения строк и заканчивается сложной логикой обновления данных. Разбираю, почему массовый UPSERT не решает проблему целиком, зачем нужны staging-таблицы, предварительный diff и версионирование справочника, а также какие риски появляются при обработке пользовательских XLSX.