В прошлой статье про Sextant в конце стоял роадмап на четыре версии. Все четыре вышли к 23 октября, а за ними — ещё восемь релизов: алерты из Prometheus и Alertmanager, логи удалённых подов из Loki, OpenShift, OLM, k3s/RKE2, vcluster и фильтры в таблицах. Всего за неделю — 13 релизов, от 0.20.0 до 0.25.5.

Но главное в этой неделе — сообщество. Первые внешние pull request’ы вошли в релизы, идея из внешнего PR сократила память на отслеживаемый объект в пять раз, а целая версия 0.25.5 выросла из одного обсуждения про AI-агентов на кластерах с ограниченным RBAC.

Sextant — десктопный клиент Kubernetes на Rust и Tauri 2, замена Lens без аккаунта и телеметрии, со встроенным MCP-сервером для AI-агентов. Он бесплатный и таким останется. Весь его код сгенерирован Claude Code: человек ставит задачи, принимает архитектурные решения и делает ревью, а каждое изменение много раз проходит тесты.

Под катом — дайджест релизов, обзор нового по темам и благодарности всем, кто присылал баги, идеи и код.

В 2023 году адвокат из Нью-Йорка принес в суд записку со ссылками на прецеденты, которые ему «добросовестно» подобрал ChatGPT. Судья не нашел ни одного из этих дел. И не случайно: дел, на которые ссылался ИИ, не существовало вовсе. А через год Air Canada проиграла спор с пассажиром, которому чат-бот авиакомпании пообещал возврат денег по правилу, которое придумал ее же бот. Языковые модели ошибаются вполне уверенно, и по тексту ответа невозможно понять, путается ли модель искренне или привирает, прекрасно зная правильный ответ. Для людей эту задачу давно пытаются решать полиграфом, но он измеряет пульс и дыхание, то есть пытается замерить волнение, а с враньем оно связано очень косвенно.

Но у нейросети есть одно преимущество для исследователей: в отличие от человека, ее внутренности можно читать целиком. Буквально каждый нейрон. И все это без манжеты на руке и проводов на пальцах. Я решил проверить, получится ли собрать такой полиграф для языковой модели на домашней видеокарте. 

Первый же результат оказался интереснее, чем я рассчитывал изначально. Я попросил локальную модель соврать про цвет банана, и она уверенно ответила «Red», хотя на 25-м слое из 28 еще на 46% собиралась сказать «yellow». То есть правильный ответ у нее внутри был, а переписали его только последние слои. Но обо всем по порядку.