Обновить

Эндрю Таненбаум получил премию ACM Software System Award 2023, ежегодно присуждаемую профильной Ассоциацией вычислительной техники (ACM).

Награда известному инженеру досталась за создание операционной системы MINIX, которая использовалась при обучении нескольких поколений студентов принципам разработки операционных систем и внесла вклад в разработку широко распространённых операционных систем, включая Linux.

ОС MINIX построена на базе микроядерной архитектуры. Базовое программное окружение Minix включает в себя большое число типичных для BSD-систем утилит и библиотек, портированных из NetBSD. Дополнительно в репозитории представлено около 700 пакетов с разнообразными приложениями. Исходные тексты MINIX распространяются под BSD-подобной лицензией. Среди прочего, MINIX используется в прошивке Intel Management Engine, которая поставляется во всех современных ПК и ноутбуках с чипами Intel.

Премия ACM Software System Award ежегодно вручается за разработку программных систем, оказавших определяющее влияние на отрасль, внеся в обиход новые концепции или раскрывших новые области коммерческого применения. Размер премии $35 тыс.

В прошлом году премию ACM получили проекты GCC и LLVM и их основатели Ричард Столлман и Крис Латнер. Премией также были отмечены такие проекты и технологии, как UNIX, Java, Apache, Mosaic, WWW, Smalltalk, PostScript, TeX, Tcl/Tk, RPC, Make, DNS, AFS, Eiffel, VMware, Wireshark, Jupyter Notebooks, Berkeley DB, seL4, и Eclipse.

Источник: OpenNET.

Теги:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+2
Комментарии1

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