❌

Normal view

[Перевод] HTML-in-Canvas в Chrome 157: интерактивный DOM в 2D, WebGL и WebGPU

После успешного origin trial API HTML-in-Canvas официально вышел в стабильной версии Chrome 157. Он объединяет интерактивность и доступность DOM с производительностью и попиксельным управлением <canvas>. Так возможности браузера можно использовать вместе с графикой canvas, ускоренной на GPU.

Читать далее

Шум в эмбеддингах не защищает данные: проверил 8 схем, и при 100 известных парах узнаётся ~90% документов

Коротко. Если хранить эмбеддинги с добавленным шумом, текст по ним восстановить трудно, но это не значит, что данные защищены. Я измерил, можно ли по защищённой записи узнать, какому документу она принадлежит, если атакующий знает часть соответствий (для основного сравнения 1000 из 5183 документов, ~19%). Для шума узнаётся 99% записей, даже когда качество поиска упало вдвое. При 100 известных парах (2% корпуса) узнаётся около 90%.

Читать далее

Kimi K3 — открытая модель, которая обошла закрытых лидеров рынка

Открытые системы редко конкурируют на равных с закрытыми лидерами индустрии: у их разработчиков обычно меньше вычислительных ресурсов и данных, чем у крупных лабораторий, и это сказывается на качестве. Kimi K3 — исключение: ее веса можно скачать и развернуть у себя, а на части независимых бенчмарков она обходит закрытые решения GPT и Anthropic. В этой статье я разбираю недавно опубликованный разработчиками официальный отчет, чтобы понять, что стоит за такими результатами.

Читать далее

Когда LLM должна сказать «Я не знаю»?

В RAG недостаточно найти документы на нужную тему: они должны содержать сведения, из которых можно обосновать ответ. Разберём три способа исследовать эту границу — от внешнего оценщика контекста до анализа активаций модели и испытаний на противоречивых свидетельствах.

Читать далее

Большая фича без бесконечных переделок: Spec driven development с AI, UML, C4 и OpenAPI

Разработка большой фичи с нуля часто начинается обманчиво легко. Заказчик объяснил идею, команда обсудила экраны, разработчики примерно представляют архитектуру. Можно приступать. Но стоит перейти от общего замысла к конкретному поведению, как появляются вопросы, на которые у каждого участника свой ответ.

Возьмём веб-систему бронирования общего оборудования. Сотрудник выбирает проектор и время, подтверждает бронь, при необходимости отменяет её. Звучит как несколько форм и CRUD. Иллюзия простоты исчезает, когда два человека одновременно бронируют один проектор, временный резерв зависает навсегда, а отменённая заявка продолжает занимать время в календаре.

Разберём, как пройти путь от такой идеи до реализации через LLM: сначала сделать правила видимыми, затем согласовать модель и контракты, после этого передавать агенту небольшие задачи. Это учебный пример, а не отчёт о внедрении или обещание определённого ускорения.

Читать далее
❌