Обновить

Компании CIQ (Rocky Linux), Oracle и SUSE объявили о создании ассоциации разработчиков дистрибутивов OpenELA (Open Enterprise Linux Association), нацеленной на совместную разработку пакетной базы, совместимой с Red Hat Enterprise Linux. Целью ассоциации является объединение усилий разработчиков дистрибутивов в работе по обеспечению совместимости с RHEL. Среди прочего, в рамках проекта создан совместно поддерживаемый общедоступный репозиторий с исходными текстами пакетов, который можно использовать для построения дистрибутивов, полностью бинарно совместимых с RHEL, идентичных по поведению (на уровне ошибок) с RHEL и пригодных для использования в качестве замены RHEL.

Новый репозиторий может рассматриваться как аналог прекратившего существования репозитория git.centos.org, в котором публиковались srpm-пакеты RHEL. В репозитории OpenELA будут публиковаться все необходимые исходные тексты, которые могут потребоваться для создания дистрибутивов, совместимых с ветками RHEL 8 и 9, а также возможно будет создан вариант, совместимый с веткой RHEL 7. Помимо исходных текстов пакетов проект также будет распространять инструментарий, необходимый для создания производных дистрибутивов, полностью совместимых с RHEL.

Проект является открытым, независимым, нейтральным и подконтрольным сообществу - управление будет производиться управляющим комитетом, сформированным из представителей сообщества и членов ассоциации.

Источник: OpenNET.

Рейтинг0
Комментарии0

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

В отпуске есть время подумать и исследовать. Я натолкнулся на несколько вещей и открытий для себя. Оказалось, что мне как программисту перестали быть нужны самые умные и дорогие ИИ‑модели. Оказывается, есть такой параметр «Cost per Task», и по этому параметру на первое место вырвалась модель GPT-5.6 Luna (max).

При этом, если вы пользуетесь Codex, она самая тупая в списке моделей. Artificial Analysis Intelligence Index у нее всего 38. Для сравнения, у самой умной GPT-6 Astra (max) этот индекс равен 53. В итоге цена выполненной Luna задачи составляет $0.18 против $3.26 у Astra. Разница почти в 20 раз.

Как я понимаю, бенчмарк «Cost per Task» высчитывается так: когда ставится нормальная, грамотно описанная задача, замеряется, сколько токенов было потрачено на ее выполнение. То есть не в формате «из ХЗ сделаю ТЗ», а в формате, когда в хорошо заданном вопросе уже содержится половина ответа.

Я сначала не поверил, что так и есть, и стал работать, используя самую тупую модель Luna в линейке. И знаете, какие меня ожидали результаты?

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

Публикации