Framework обещала +70% к автономности ноутбука Laptop 12 за счёт Intel Wildcat Lake Компания Framework обновляет линейку компактных ноутбуков Laptop 12, переводя их с процессоров Intel 13-го поколения на новые Core Series 3 (архитектура Wildcat Lake). Главным выигрышем от смены платформы стал сильный прирост энергоэффективности: производитель заявляет о росте автономности на 70% при стриминге 4K-видео на модификации с Core 5 320 по сравнению с прежним Core i5-1334U. Ноутбуки предлагают чипы Core 3 304, Core 5 320 и Core 7 350 с графикой Xe3, поддерживают до 64 ГБ ОЗУ DDR5-5600, накопители M.2 2230 до 2 ТБ, два порта Thunderbolt 4 и Wi-Fi 7. Цены стартуют от $549 за базовый комплект «собери сам» и от $844 за версию с 8 ГБ ОЗУ и 500 ГБ SSD. Впервые появилась возможность заказать готовое устройство с предустановленной Fedora Linux. Первые поставки намечены на октябрь.

✔️ ChatGPT пришёл на Linux OpenAI выпустила предварительную версию десктопного приложения ChatGPT для Linux. Клиент собирает в одном окне обычный чат, Work и Codex. Есть сборки .deb и .rpm под x64 и ARM64. Официально поддержаны Ubuntu 24.04 и 26.04 LTS, Debian 13, Fedora 43 и 44. Пользователям других дистрибутивов, пока идёт превью этап, придётся по-прежнему работать через браузер или ставить неофициальные сборки. OpenAI в X ✔️ У Gemini миллиард пользователей в месяц Гендиректор компании Сундар Пичаи назвал Gemini самым быстрорастущим продуктом в истории Google и 14-м её сервисом, который преодолел миллиардный рубеж. В феврале было 750 млн человек, в мае - 900 млн, в июле - 950 млн. Последние 50 млн пришли за один месяц. На iOS аудитория перевалила за 100 млн. Голосом с Gemini общаются 63% пользователей. В режиме Gemini Live каждый пятый запрос идёт с камерой или показом экрана, а школьники прикладывают файл к 38% запросов. Каждый день Gemini генерирует больше 150 млн изображений. blog.google ✔️ Microsoft выпустила MAI-Code-1.1-Flash для GitHub Copilot Новая языковая модель вчетверо дешевле июньской версии. Токенов на задачу она тратит на 25% меньше, а выживаемость кода (доля написанного моделью, которая остаётся в проекте) выросла на 4%. В тестах MAI-Code-1.1-Flash обходит предыдущую версию и компактные Haiku 4.5 и GPT-5.4 mini, но проигрывает DeepSeek-V4-Flash и по баллам, и по цене генерации. Сравнение с DeepSeek Microsoft вынесла только в техотчёт, в пресс-релиз оно не попало. Microsoft продолжает вытеснять чужие модели своими - семейство MAI постепенно становится вариантом по умолчанию в ИИ-сервисах компании. microsoft.ai ✔️ Alibaba открыла модель, которая анимирует персонажей в реальном времени Команда Tongyi Lab выложила веса Wan-Animate-2. Модель берёт движение с одного видео и переносит его на персонажа, а потом строит готовую сцену с разных ракурсов. Она справляется с необычными пропорциями тел и любым соотношением сторон кадра. Из пайплайна убрали скелетный риггинг, оценку поз и сжатие признаков движения. Теперь модель сама сопоставляет движение с телом персонажа. По данным Alibaba, качество не уступает Kling и Dreamina. Веса лежат на Hugging Face и ModelScope. Также доступна версия Wan-Animate-2-Lite - для цифровых аватаров и трансляций. Для видео в 720p нужно восемь ускорителей A800. Lite-версия выдаёт 24 FPS в разрешении 400×720 на четырёх H100. Alibaba Wan в X ✔️ Mistral откроет свою платформу для чужих моделей Французский стартап начал хостить сторонние модели на своих серверах. Первой стала GLM-5.2, она развёрнута на инфраструктуре Mistral с теми же гарантиями хранения данных и местного контроля, что и собственные продукты компании. Заодно компания вывела в общий доступ региональные эндпоинты в Европе или США и запустила приоритетный тариф с гарантией доступности. Суверенный ИИ Mistral теперь понимает как контроль над серверами и правилами обработки данных, а не как обязательное обучение моделей с нуля. Ранее независимые исследователи выяснили, что архитектура флагманской Mistral Large 3 похожа на DeepSeek V3. В сети шутят, что Европе больше не нужно переупаковывать азиатские модели - достаточно дать им свои серверы. mistral.ai @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Линус Торвальдс назвал гигантские патчи ядра Linux «новой нормой» из-за нейросетей Релиз Linux 7.2 оказался аномально крупным по количеству коммитов, однако Торвальдс не видит поводов для переноса сроков. По его словам, разрастание обновлений стало постоянной тенденцией, и существенную роль в этом сыграли ИИ-инструменты, с помощью которых разработчики автоматизируют проведение ревью и поиск ошибок. Основной объем Linux 7.2 составляют мелкие точечные исправления для драйверов, файловых систем и архитектурного кода, а из крупных изменений выделяются только правки для s390/zcrypt, netfilter и инфраструктуры btrfs. Если на финальной стадии тестирования не всплывут критические сбои, полноценный релиз ядра с обновленным планировщиком CPU и GPU состоится уже к концу текущей недели.

Недавно у нас в гостях был Игорь Подвойский — руководитель группы разработки компонентов мультимедиа в проекте KasperskyOS. Игорь поделился большой подборкой книг и материалов для тех, кто хочет глубже разобраться в системной разработке, операционных системах, C/C++, Linux, архитектуре компьютеров и не только. Сохраняйте: Современная инженерная культура: ▫️«Software Engineering at Google» T. Winters ▫️«Site Reliability Engineering» B. Beyer ▫️«How Google Tests Software» J. Whittaker Для тех, кто хочет разрабатывать инфраструктуру: ▫️«Designing Data-Intensive Applications» M. Kleppmann База для новичков: ▫️«Архитектура компьютера» Э. Таненбаум, Т. Остин ▫️«Современные операционные системы» Э. Таненбаум, Х. Бос «Программирование на языке ассемблера NASM для ОС Unix» А. Столяров «Архитектура операционной системы UNIX» M. Bach «The little book about OS development» E. Helin Кое-что по Linux: ▫️«Linux Device Drivers» J. Corbet, A. Rubini, G. Kroah-Hartman ▫️«The Linux Kernel Module Programming Guide» P. Salzman ▫️«Writing device drivers in Linux: A brief tutorial» X. Calbet По операционным системам: ▫️«xv6 А simple, Unix-like teaching operating system» R. Cox ▫️Исходник xv6 Исчерпывающая открытая книга по параллельному программированию: ▫️«Is Parallel Programming Hard, And, If So, What Can You Do About It?» P. McKenney Про память, кэши и прочее: ▫️«What Every Programmer Should Know About Memory» U. Drepper Оптимизация на C, C++ и ассемблере для x86: ▫️Software optimization resources По алгоритмам: ▫️«Алгоритмы» С. Дасгупта ▫️«Competitive Programmer's Handbook» A. Laaksonen Математика для программистов: «▫️Математика для программистов» Д. Юричев Введение в ассемблер для ARMv8: ▫️A Guide to ARM64 / AArch64 Assembly on Linux with Shellcodes and Cryptography Современный C: ▫️«Modern C» J. Gustedt Введение в разработку бэкенда компилятора: ▫️«Essentials of Compilation» J. Siek Список для разработчиков компиляторов от Квентина Карбоне: ▫️Resources for Amateur Compiler Writers

На Arch удобно учиться, но работать лучше на Ubuntu. По крайней мере, к такому выводу автор пришел спустя год экспериментов. Сначала ему нравилось делать всё своими руками: подключать Wi-Fi через терминал, разбираться с дисками, собирать систему под себя и периодически ее ронять. Так он действительно лучше понял, как устроен Linux. Потом понадобился рабочий софт для FPGA. Vivado официально поддерживает Ubuntu, а на Arch приходится надеяться на патчи сообщества и помнить, что очередное обновление может что-нибудь сломать. В статье еще больше объяснений, почему новичкам хотя бы несколько месяцев нужно пожить с Arch. А еще рассказ, как эксперименты с системой начинают отнимать рабочее время.

Вы удалили большой файл с логами, но место на сервере не освободилось. Причина может быть в программе, которая всё ещё использует этот файл — для системы он как будто продолжает существовать. Сервер может тормозить и при нормальной загрузке. Например, если он работает на общем оборудовании и другие виртуальные машины забирают слишком много ресурсов. А плохая связь с сайтом не всегда означает, что проблема именно на вашем сервере. Автор собрал простую инструкцию, которая помогает понять, где искать сбои. Они могут быть в интернете, настройках домена, открытых портах, памяти, диске или программах. В конце есть готовый скрипт, который сам запускает основные проверки и собирает результаты в одном месте.

90% пользователей эмулятора RPCS3 предпочитают Windows, несмотря на преимущества Linux Разработчики эмулятора RPCS3 опубликовали статистику операционных систем на основе обращений к API обновлений. На долю Windows приходится 90% устройств, тогда как Linux занимают 6%, а macOS — оставшиеся 4%. Цифры собрали по обычным запросам на обновление программы — никакой скрытой телеметрии команда не вела. Самое любопытное тут в том, что сам проект гораздо лучше оптимизирован именно под Linux. По словам авторов, там быстрее компилируются шейдеры, меньше микрофризов, да и графические драйверы для карт AMD работают стабильнее. Разработчики даже попросили сообщество прогнать больше тестов, чтобы наглядно показать разницу в фреймрейте между двумя системами.

🖥 Как определить ОС: Windows или Linux? Во время разведки в сети одна из первых полезных задач — понять, какая операционная система работает на целевом хосте. Это помогает сразу сузить круг дальнейших проверок: — какие сервисы ожидать; — какие порты будут типичны; — какие уязвимости искать; — какие инструменты использовать; — куда двигаться дальше после первоначального доступа. 📌 Самые простые признаки — открытые порты, баннеры сервисов и сетевое поведение. 🪟 Признаки Windows Часто встречаются:

135   RPC
139   NetBIOS
445   SMB
3389  RDP
5985  WinRM
5986  WinRM HTTPS

Если видим сразу:

135
139
445
3389

то с большой вероятностью перед нами Windows. Особенно показательны:

Microsoft-DS
MSRPC
RDP
WinRM

🐧 Признаки Linux Часто встречаются:

22    SSH
80    HTTP
443   HTTPS
111   rpcbind
2049  NFS

Но сам по себе порт 22 ещё не означает Linux — SSH может быть и на Windows. Поэтому лучше смотреть на баннер:

OpenSSH 8.9p1 Ubuntu

или:

Apache/2.4.52 (Ubuntu)

Это уже гораздо более сильный признак. 💀 Почему определение ОС важно пентестеру? Потому что дальнейшие действия сильно зависят от системы. Для Windows мы можем обратить внимание на:

SMB
RDP
WinRM
Active Directory
PowerShell
NTLM
Kerberos

Для Linux:

SSH
sudo
SUID
cron
NFS
systemd
Docker

📌 Упрощённая логика:

Обнаружили хост
        ↓
Просканировали порты
        ↓
Определили сервисы
        ↓
Предположили ОС
        ↓
Подтвердили через Nmap/баннеры
        ↓
Выбрали дальнейший вектор проверки

🧠 Определять ОС лучше не по одному признаку, а по совокупности: — открытые порты; — версии сервисов; — баннеры; — SMB/SSH/RDP; — результат OS fingerprinting; — TTL как дополнительный ориентир. #infra #network #nmap #windows #linux #recon #pentest

Прочитал замечательную статью: The Linux Scheduler: a Decade of Wasted Cores

“And you have to realize that there are not very many things that have aged as well as the scheduler. Which is just another proof that scheduling is easy.” Linus Torvalds, 2001

20 + лет спустя

As a central part of resource management, the OS thread scheduler must maintain the following, simple, invariant: make sure that ready threads are scheduled on available cores. As simple as it may seem, we found that this invariant is often broken in Linux. Cores may stay idle for seconds while ready threads are waiting in runqueues. In our experiments, these performance bugs caused many-fold performance degradation for synchronization-heavy scientific applications, 13% higher latency for kernel make, and a 14-23% decrease in TPC-H throughput for a widely used commercial database

и

The Group Imbalance bug The bug. We encountered this bug on a multi-user machine which we used to perform kernel compilation and data analsis using the R machine learning package. We suspected that this system, a 64-core, eight-node NUMA server, did not use all available cores for highly-threaded computations, instead crowding all threads on a few nodes. We illustrate this bug with the output from our visual tool

Стоит заметить, что их фикс у меня вызывает много сомнений, замена среднего на минимум, для оценки загрузки - многое может пойти не так. Да и в целом, я бы даже не назвал это багами, оптимизировали под свою нагрузку - честь им и хвала, но это не значит что в среднем стало лучше, а не хуже. Самый важный вывод, что понимая систему достаточно глубоко, можно ее взять и допилить очень значимо под себя

Уже не первую заметку вижу в интернете, что Linux впервые превысил 10% рынка. Правда только в Северной Америке и согласно StatSounter. Windows начал быстро падать и его доля в этой же Северной Америке составляет 55%. Но что находиться на втором месте? OS X, которая выпускалась с 2012–2016 и стоит на маках до 2017-го года года выпуска. После этого ОС была переименована в macOS и с 2017-го года новые маки выпускались уже сразу с предустановленной macOS. Получается, что 21% это старые маки, которым больше 10 лет? Это хорошо, что продукция Apple такая надёжная, но 21 процент! В такие данные вериться с трудом. Разве что какие-то версии macOS считаются неверно.... Как я и предсказывал недавно, на Linux могут начать переходить те владельцы Windows компьютеров, которые не могут поставить себе 11-ю версию, а 10-ка больше не поддерживается с прошлого года. Надеюсь, что я был прав, но всё же меня смущает статистика OS X + macOS, аж 30%. Многовато.

Я наконец, запустил свой Codex на Linux сервере, с прямым контролем из-под мобильного ChatGPT приложения (через `remote-control`). Это дает возможность запускать разные задачи нативно без привязки к маку. NB: До этого пробовал разные харнесы со своими telegram интеграциями, но все это не то. Хотелось именно нативного. Для этого:

# ставим `codex` CLI одной из последних верси
npm install -g @openai/codex@latest

# запускаем демона с включенным remote control 
codex remote-control start

# Получаем коротко-живущий код, который вводим в "pair new device" в мобильном приложении
codex remote-control pair

# Остановить демона, когда он не нужен, или когда начинают идти ошибки подключения
codex remote-control stop

Работает пока не очень стабильно (т.к. фича экспериментальная), но это именно тот workflow, который разрабатывает OpenAI. Ваш, @llm_under_hood 🤗