Департамент Разработки

Netflix рассказал, как они масштабировали real-time карту зависимостей тысяч микросервисов

Service Topology — живая карта того, кто от кого зависит. Переписали пайплайн: три стадии, backpressure в Kafka вместо дропа записей, вместо gRPC — Server-Sent Events. Теперь обновляется почти в реальном времени даже при миллионах flow-записей в секунду.

Классический Netflix-уровень: когда обычные observability-инструменты уже не тянут, они просто пишут свою систему.

Источник

#Netflix #Microservices #Observability #Architecture

В tl;dv нашли дыру: 181 000+ записей встреч с AI-ноуттейкером лежали открытыми

Исследователь выложил: из-за отсутствия tenant isolation в Firestore любой залогиненный пользователь мог читать метаданные и (частично) записи чужих митингов. 181 874 записи, 84 тысячи пользователей, куча живых Google Meet / Teams сессий, куда можно было просто зайти по conference ID. Дыра была известна с января, до сих пор не закрыта полностью.

Ещё один аргумент «не пишите в митинге то, что потом стыдно будет прочитать».

Источник
#Security #AI #Privacy #Meetings

Docker Sandboxes — теперь можно спокойно давать агентам полный YOLO-режим

На HN вчера взорвалось: Docker выкатил (и активно продвигает) Sandboxes на microVM. Агент получает свой собственный Docker-демон, файловую систему и сеть. Хост остаётся нетронутым. Поддерживаются Claude Code, Codex, Copilot CLI, OpenCode и т.д. Можно запускать sbx run claude и уходить пить кофе, не боясь, что агент снесёт .ssh или зальёт секреты.

Это именно то, чего не хватало для нормальной автономной работы агентов локально.

Источник

#Docker #AIAgents #Security #DevOps

Claude Code переключает auto mode по умолчанию с 14 августа

Anthropic официально сделала auto mode дефолтом для Pro/Max/Team. Раньше Claude спрашивал разрешение на каждый чих Теперь сам решает, что можно, а что нет — и, по их тестам, ловит опасные команды лучше людей (89 % vs 13,6 %). Внутри Anthropic почти все уже давно сидят только на auto. С 14-го это станет нормой для большинства.

Кто-то радуется, кто-то уже пишет правила hard-deny. Будет весело.

Источник

#ClaudeCode #AIAgents #DevTools

Meta выпустила Muse Glimmer — 30B open-weights модель, которая реально бегает локально на одной потребительской видеокарте

Meta наконец-то вернулась в open-source с нормальной агентной моделью. Muse Glimmer 30B (Apache 2.0) специально заточена под локальных агентов, tool calling и кодинг.

После 4-bit квантизации влезает в 20–24 ГБ VRAM и работает на MacBook M4/M5 или RTX 5090 без облака. На MCP Atlas и SWE-Bench Pro обгоняет Gemma-4 31B и Qwen3.6-27B. Можно уже тянуть с Hugging Face и гонять в Ollama / llama.cpp.

Кто-то уже пишет, что это первый «настоящий» локальный coding-агент, который не тормозит.

Источник

#AI #OpenSource #LocalLLM #CodingAgents

Автомобиль списали. RTX 5060 Ti — нет

К китайскому мастеру по ремонту Brother Zhang попала новая AX Gaming RTX 5060 Ti, которую почти сложило пополам. По словам автора видео, видеокарта находилась в автомобиле, серьёзно повреждённом при ударе сзади. Владелец не пострадал.

Кулер, бэкплейт и крепление выглядели безнадёжно. Но производитель использовал короткую печатную плату: основной изгиб пришёлся на пустую часть системы охлаждения, а GPU и большая часть PCB уцелели.
Карта включилась, однако при установке драйвера компьютер уходил в чёрный экран. Мастер снял и заново припаял ближайший к месту изгиба чип памяти. Этого оказалось достаточно.

Погнутый радиатор выпрямили, сверху стяжками прикрепили два 120-миллиметровых вентилятора. После ремонта карта определилась со всеми 8 ГБ памяти, прогрелась всего до 67 °C и показала 98,9% стабильности в цикле 3DMark.

У страховщика теперь две строки:

Автомобиль — тотал.
Видеокарта — нужен новый кулер.

Оригинальное видео ремонта
разбор Tom’s Hardware
независимое описание VideoCardz

#rtx5060ti #видеокарта #ремонт #pcbuilding #железо

DynamoDB теперь умеет нативный vector search

AWS сегодня выкатил GA native vector search прямо в DynamoDB. Эмбеддинги лежат рядом с обычными данными.

Поиск по сходству — single-digit миллисекунды, recall 99%+, масштабируется до триллионов векторов. Без отдельного vector DB, без синхронизации, без серверов.

Поддерживает Euclidean, Cosine, Dot product, до 4096 измерений, inline filtering. Идеально для agent memory, RAG, рекомендаций и всего, где раньше приходилось городить Zero-ETL в OpenSearch.

Многие уже шутят, что можно удалять половину пайплайнов синхронизации.

Источник: aws.amazon.com/blogs/aws/amazon-dynamodb-now-supports-real-time-vector-search-at-any-scale

#DynamoDB #VectorSearch #AWS #AIAgents

Видеокарта на 6,5 FPS вызвала восторг. Её спроектировал один энтузиаст

Разработчик Понгсагон Вичит получил из производства TinyGPU v2.0 — самостоятельно спроектированный графический чип с открытым исходным кодом. И настоящий кремниевый ASIC действительно заработал.
Характеристики звучат как обзор видеокарты из очень тяжёлого 1997 года: разрешение 320 × 240, палитра из 16 цветов, до 1000 треугольников и примерно 6,5 кадра в секунду при максимальной сложности сцены.

Зато внутри есть собственная растеризация, трансформация и освещение геометрии, Z-буфер, отсечение невидимых граней и текстурирование. Модель на экране можно вращать с помощью контроллера от SNES.

Даже количество транзисторов получилось по-настоящему инженерным: страница Tiny Tapeout указывает около 200 тысяч, а репозиторий разработчика — около 240 тысяч. Подробного подсчёта автор не опубликовал, поэтому честный диапазон именно такой.
Это единственный релиз GPU, где 6,5 FPS вызывают аплодисменты, а не 600 комментариев с требованием исправить драйвер.

Исходники на Verilog опубликованы под Apache 2.0.

Теперь ждём первый вопрос в Issues: «Когда поддержка Cyberpunk 2077?»

Репозиторий TinyGPU v2.0
страница изготовленного чипа Tiny Tapeout
репортаж Tom’s Hardware

#tinygpu #opensource #verilog #gpu #программирование

Спор «IDE или редактор» можно закрывать

JetBrains выпустила Java and Kotlin Intelligence для VS Code и Cursor. Теперь идеальный «лёгкий редактор» устроен так:
VS Code показывает интерфейс.

Внутри сидит Cursor. Мозг IntelliJ через LSP анализирует Java и Kotlin, выполняет рефакторинги и разбирается с Maven, Gradle и Bazel. Рядом уже ждёт AI-агент.

Осталось установить Vim keybindings, 47 тем оформления и расширение для контроля расширений. После этого можно с чистой совестью рассказывать коллегам, что полноценные IDE слишком тяжёлые.

Preview пока бесплатный. После его завершения IntelliJ-функции для Java потребуют подписку IDEA Ultimate. Чистый Kotlin LSP останется бесплатным.

Официальный анонс JetBrains · реакция разработчиков

Сколько расширений нужно установить, прежде чем VS Code юридически становится IntelliJ?

#jetbrains #vscode #cursor #java #programmerhumor

Rust официально принял политику по LLM для основного репозитория

Пять команд (compiler, libs, types, rustdoc, bootstrap) приняли политику использования LLM в rust-lang/rust.
Коротко: можно использовать для вопросов, анализа, ревью, подсказок.

Нельзя — создавать основной контент (комменты, документацию, диагностики) без жёстких ограничений. LLM-код можно, но только с disclosure, тестами и повышенными требованиями. Если больше половины PR за шесть недель будут LLM-сгенерированными — мержи таких PR временно останавливают.

Это не бан AI. Это попытка сохранить понимание кода людьми и не превратить репозиторий в свалку низкокачественных диффов.

Источник: blog.rust-lang.org/inside-rust/2026/08/05/rust-langrust-is-adopting-an-llm-policy

#RustLang #LLM #OpenSource #AIAgents

Джефф Дин ушёл из Google после 27 лет. Его следующая ставка — автоматизация научного метода

Джефф Дин и Санджай Гемават запускают независимую public benefit corporation Discovery Loop. Google станет её первым инвестором и облачным партнёром.

К ним присоединились Куок Ле и Ориол Виньялс. За плечами команды MapReduce, Bigtable, Spanner, TensorFlow, TPU, seq2seq, AlphaCode и другие технологии, на которых держится значительная часть современной ML-индустрии.

Discovery Loop хочет автоматизировать весь экспериментальный цикл: сформулировать гипотезу, написать реализацию, запустить эксперимент, изучить результат и предложить следующую итерацию. Причём не последовательно, а тысячами параллельных веток. Первым полигоном станет сама разработка систем машинного обучения.

Главный вопрос проекта находится за пределами красивой схемы. В софте можно быстро повторить десять тысяч экспериментов, а в физике, биологии и производстве каждый прогон ограничен временем, оборудованием, безопасностью и стоимостью материалов. Если команда научится замыкать этот разрыв, это может оказаться важнее очередного увеличения LLM.

Discovery Loop · сообщение Google о запуске

#discoveryloop #jeffdean #research #machinelearning #google

Cloudflare открыла исходники своей «операционной системы» для AI-агентов

Сразу уточним: Cloudflare OS не является новой ОС с ядром и драйверами. Это браузерное рабочее пространство, в котором агент получает корпоративный контекст, запускает код и собирает документы, таблицы, презентации, приложения и повторяемые процессы.
У каждого приложения может быть собственная SQLite-база в Durable Objects, а сгенерированный код исполняется в изолированных V8-средах Dynamic Workers.

Модели подключаются через AI Gateway, включая сторонних провайдеров и собственные конфигурации.
Доступы выдаются через Gatekeepers. Новый агент или приложение стартует без прав, после чего получает разрешения на конкретные ресурсы.

Платформа отслеживает, к каким данным обращался агент, и умеет повторно проверять доступ при последующих запусках.

Cloudflare утверждает, что с мая системой ежедневно пользуются тысячи её сотрудников. Код открыт и разворачивается в собственном аккаунте, хотя архитектура ожидаемо тесно связана с инфраструктурой Cloudflare.

Исходный код, архитектура и демонстрация Cloudflare OS

#cloudflare #aiagents #opensource #serverless #developers

JetBrains принесла интеллект IntelliJ в VS Code и Cursor

JetBrains открыла предварительный доступ к расширению Java and Kotlin Intelligence. Оно подключает технологии IntelliJ IDEA к VS Code и совместимым редакторам, включая Cursor, через Language Server Protocol.

Внутри: автодополнение, навигация, анализ кода, рефакторинги, отладка через DAP и поддержка Maven, Gradle, Bazel и крупных монорепозиториев. Работают Java-, Kotlin- и смешанные проекты.

Пока preview бесплатен, но после его завершения Java-функции потребуют подписку IntelliJ IDEA Ultimate. Чистый Kotlin LSP останется бесплатным и открытым под Apache 2.0. В тестовой версии также рекомендуют отключить пересекающиеся Java-расширения Red Hat и Oracle.

Стратегически новость любопытнее самого плагина: IDE превращается в отделяемый backend. Разработчик может сохранить интерфейс Cursor или VS Code, но заменить его механизм анализа кода на JetBrains.

Анонс и инструкция по установке

#jetbrains #vscode #cursor #java #kotlin

304 млрд параметров на одной AMD MI300X: рабочий стек выложили на GitHub

Разработчик Райан Чжоу опубликовал конфигурацию для запуска DeepSeek-V4-Flash-0731 на одном ускорителе AMD MI300X.

Веса занимают 156,67 ГиБ из 192 ГБ HBM3. Без дополнительного квантования и выгрузки весов в оперативную память автор получил 168,6 токена в секунду в одном потоке и 542 токена в секунду суммарно при восьми одновременных запросах. Контекст в 256K проверен на практике.

Секрет не только в объёме памяти MI300X. В репозитории есть патчи для AMD FP8 FNUZ, MoE-маршрутизации, speculative verification и гибридного KV-кэша: 20 ГБ на GPU плюс 96 ГиБ в RAM.

Цифры опубликованы автором сборки и пока не являются независимым бенчмарком. Кроме того, потребуется около 235 ГиБ системной памяти, 500 ГБ диска и несколько патчей, ещё не попавших в upstream.

Тем не менее это один из самых наглядных рецептов запуска огромной MoE-модели без стойки NVIDIA GPU.

Конфигурация, патчи и таблица результатов

#deepseek #amd #mi300x #llm #opensource

Mistral выпустила открытый фильтр безопасности для текста и изображений

Shieldstral весит 3 млрд параметров, распространяется под Apache 2.0 и, по данным Mistral, помещается на одной NVIDIA-карте с 16 ГБ памяти.

Самая интересная часть: правила модерации передаются модели обычным текстом во время запроса. Можно описать собственную политику продукта, а Shieldstral вернёт калиброванную оценку yes/no. Переобучать классификатор под каждое новое правило не требуется.

Модель проверяет промпты, ответы и их пары; понимает текст, изображения и смешанный ввод. Это выглядит полезнее жёстко прошитых категорий для команд, которым нужны разные правила для детского приложения, корпоративного ассистента или генератора изображений.

Mistral утверждает, что модель конкурирует с открытыми guard-моделями, которые до семи раз крупнее. Но есть честная оговорка: мультиязычность и работа с очень длинными документами пока остаются направлениями развития.

Модель, веса и результаты тестов Shieldstral

#mistral #opensource #llm #aisafety #machinelearning

FFmpeg 9.0 вышел. ABI изменился сразу во всех семи основных библиотеках

Релиз FFmpeg 9.0 «Lei» состоялся 4 августа: более 2200 коммитов, свыше 160 авторов и крупнейшее обновление за последние годы.

Главное для разработчиков: major-версия поднята у libavcodec, libavformat, libavfilter, libavutil, libavdevice, libswscale и libswresample. Приложениям с динамической линковкой потребуются пересборка, миграция и полноценный прогон мультимедийных тестов.

Внутри завершён многолетний рефакторинг swscale: новый граф операций, SIMD-бэкенды для x86 и Arm, а также Vulkan. Добавлены фильтр для разделения Dolby Vision Profile 7, декодирование анимированного WebP, ускорение APV через Vulkan и ProRes RAW через VideoToolbox.

Если у вас видеохостинг, стриминг, медиаконвейер или приложение с вшитым FFmpeg, этот релиз лучше сначала отправить на отдельный стенд. Особенно тщательно стоит проверить цветовые пространства, аппаратное декодирование и старые плагины.

FFmpeg 9.0 · подробный разбор изменений

#ffmpeg #video #opensource #cpp #devops

«Самый ленивый senior» набрал почти 100k звёзд и сам поправил свой бенчмарк

Ponytail — это не код, а набор инструкций для агентов. Философия простая: «пиши как самый ленивый сеньор, который видел все переусложнения». YAGNI в чистом виде.

Сначала автор заявлял 80–94% меньше кода. Потом один контрибьютор ткнул в кривой baseline. Автор не стал отмазываться — пересобрал бенчмарк на реальных agentic-прогонах и честно опубликовал 54%.

Сейчас репозиторий уже около 96k звёзд. Ставят почти на все популярные агенты. Люди просто устали от того, как агенты любят городить лишнее.

Источник: infoq.com/news/2026/08/ponytail-agent-skill-benchmark

#AIAgents #ClaudeCode #Cursor #YAGNI

Cloudflare открыл исходники своей внутренней «операционки» для AI-агентов

Cloudflare выложил Cloudflare OS — то, чем их сотрудники реально пользуются каждый день. Это не просто чат с LLM. Это полноценный workspace, где агент знает контекст компании, навыки, которые вы ему дали, и может безопасно ходить по внутренним системам.

Агент пишет и запускает код в изолированной среде, строит документы на живых данных, создаёт мини-приложения и workflow. Всё через браузер, без кучи инфраструктуры. И теперь любой может развернуть это у себя на Cloudflare.

Они сами долго тестировали внутри — и решили, что готово. GitHub уже открыт.

Источник: blog.cloudflare.com/cloudflare-os

#Cloudflare #AIAgents #OpenSource #DevTools