Обновить

Команда развиваемого с нуля свободного веб-браузера Ladybird объявила о получении пожертвования размером в $1 млн от Криса Ванстрата (Chris Wanstrath), сооснователя GitHub.

Ранее браузер Ladybird являлся компонентом SerenityOS, любительского проекта по разработке с нуля Unix-подобной операционной системы, который был основан Андреасом Клингом (Andreas Kling), ранее работавшим в Nokia и занимавшимся разработкой Safari. В июне 2024 года Клинг решил отделить проект браузера от проекта ОС, и полностью посвятить своё время его разработке.

Согласно сообщению на сайте проекта, Ванстрат и его семья решили пожертвовать $1 млн проекту для дальнейшего финансирования разработки, поскольку они верят в необходимость присутствия на рынке браузеров альтернативного проекта, который так или иначе не финансируется Google и не полагается на технологический стек Google Chrome или любого другого браузера.

Для управления разработкой Ванстрат и Клинг основывают некоммерческий фонд Ladybird Browser Initiative. Браузер создаётся на частные пожертвования, которые, однако, не позволят жертвователям контролировать процесс разработки и управления проектом (unrestricted donations). Отдельно оговаривается, что ни при каких обстоятельствах проект не будет участвовать в спонсорских сделках, условиями которых будет, к примеру, установка поисковой системы по умолчанию.

Проект ориентирован на поддержку операционных систем Linux и macOS, релиз для Windows не планируется.

Источник: OpenNET.

Теги:
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0+3
Комментарии1

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Я собрал домашний сервер с нейросетками, чтобы не зависеть от облака. Далее честный рассказ с цифрами, бенчмарком на 14 реальных задачах и выводами, которые я проверял на себе.

Если совсем коротко: киловатт питания, две серверные Tesla P100 (суммарно 32 ГБ видеопамяти), турбины, которые слегка шумят, но сервер пришлось выселить на кухню, и Xeon на 28 потоков. Всё это выдаёт от 10 до 50 токенов в секунду, в зависимости от модели. DeepSeek в облаке в три раза быстрее, зато это моё и всегда доступное круглые сутки.

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Публикации