Обновить

Представлен релиз серверной платформы для развёртывания корпоративных мессенджеров Zulip 8. Проект распространяется компанией Dropbox под лицензией Apache 2.0. Код серверной части написан на языке Python с использованием фреймворка Django. ПО доступно для Linux, Windows, macOS, Android и iOS, также есть встроенный веб-интерфейс. Zulip поддерживает как прямой обмен сообщениями между двумя людьми, так и групповые обсуждения.

Проект Zulip 7 вышел в июне 2023 года.

Основные изменения в Zulip 8:

  • в web-интерфейс добавлена секция inbox, в которой в одном месте собраны непрочитанные сообщения из всех чатов;

  • добавлена возможность отслеживания интересных тем и использования фильтров и уведомлений для выделения в отслеживаемых темах наиболее важных новых сообщений;

  • улучшен интерфейс для написания сообщений. Добавлены дополнительные кнопки форматирования сообщения, позволяющие преобразовать текст в список или отформатировать текст как цитату, спойлер, отрывок с кодом или выражение в формате LaTeX;

  • добавлена возможность создания именованной ссылки в сообщении через вставку URL из буфера обмена после выделения текста;

  • добавлен новый интерфейс для создания опросов, позволяющий не заботиться о форматировании опроса в сообщении;

  • добавлен мастер для создания web-обработчиков (webhook);

  • улучшены компоненты для интеграции с CircleCI, Gitea, GitHub, GitLab и Sentry;

  • в форму создания организации добавлена настройка языка по умолчанию.

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