Обновить

Автор DNS-сервера Trust-DNS объявил о переименовании проекта в Hickory DNS. В качестве причины смены имени называется желание сделать проект более привлекательным для пользователей, разработчиков и спонсоров, избежать пересечений при поиске с концепцией Trusted DNS, зарегистрировать товарный знак и защитить связанный с проектом бренд.

Hickory DNS включает компоненты для обеспечения работы авторитативного DNS-сервера, DNS-клиента, локального резолвера и рекурсивного DNS-сервера. В состав также входят библиотеки с реализациями низкоуровневых протоколов. Проект поддерживает DNSSEC, DoT (DNS over TLS), DoH (DNS over HTTPS), DoQ (DNS over QUIC), mDNS (Multicast DNS), DNS‑SD (Service Discovery), ANAME, динамическое обновление записей, CSYNC (Child-to-Parent Synchronization), DANE (DNS-Based Authentication of Named Entities), DNSKEY, CAA (Certification Authority Authorization). В процессе реализации или пока не готова поддержка бесклассовых IN-ADDR.ARPA, инкрементального трансфера зон, отправки уведомлений вторичным серверам об обновлении зоны, Trusted DNS и S/MIME. Код проекта написан на языке Rust и распространяется под лицензиями MIT и Apache 2.0.

В будущем Hickory DNS планируют задействовать в инфраструктуре Let's Encrypt, оптимизацировать производительность, обеспечить поддержку полностью рекурсивных запросов и их валидации через DNSSEC, добавить поддержка NSEC3, политик кэширования разных типов DNS-записей, средства балансировки обработки запросов,

Источник: OpenNET.

Теги:
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