Папищеки подсказывают, что есть также r/GirlsWithHugePussies

Кому-то это точно интересно: теперь для игры есть DLC с треками из Friday night funkin' и Unbeatable

Fucking finally (да, это Эндшпиль)

#prog #amazingopensource #article (и даже в какой-то мере #algo)

Stacktower.io (репозиторий) — инструмент для создания визуализаций зависимостей в духе известного комикса xkcd + история о его создании, с инкрементальным улучшением, начиная с брутфорса. История хорошо демонстрирует, насколько хорошо помогает знать prior art в computer science.

🔎 Создатели сериала «Коломбо» рассказывали, что списали своего знаменитого детектива с Порфирия Петровича из «Преступления и наказания»

В интервью Уильяма Линка (соавтора «Коломбо») журналу Mystery Scene (лето 2010, статья Tom Nolan «Vital Link»), он говорит:

“We admitted in a lot of interviews, our template for Columbo was Petrovich, the detective-inspector in Crime and Punishment”

«Мы во множестве интервью признавали: нашим шаблоном для Коломбо был [Порфирий] Петрович, следователь из “Преступления и наказания”».

В частности с героя Достоевского списана мягкая вкрадчивая манера детектива. Его фирменная манера почти уже уходить, но возвращаться и говорить «И вот еще что» (And one more thing).

#prog #rust #rustreleasenotes

Вышла версия Rust 1.92.0! Как всегда, тут только интересные мне моменты — всё остальное в детальных заметках о релизе.

▪️Информация по оптимизации времени сборки теперь есть прямо в Cargo book 🎉 (PR)

▪️Линты про проблемы, связанные с never type fallback, теперь deny by default.

▪️Теперь на функциях можно комбинировать #[track_caller] и #[no_mangle]. Технически это можно было делать и раньше, но до этого релиза преобразование подобной функции в указатель на функцию сохраняло атрибут #[no_mangle], что приводило к ошибкам линковки. Если что, работает эта комбинация только на функциях с extern "Rust".

▪️Операции &raw const/&raw mut для взятия адреса теперь можно использовать на полях объединений в safe коде.

▪️Линт unused_must_use теперь не срабатывает на значениях Result<T, E>, где тип E не населён.

▪️Iterator::eq{, by} теперь может сделать ранний возврат на TrustedLen итераторах. Да, это означает, что теперь этот метод может отбрасывать операции с побочными эффектами.

▪️Методы count и last на iter::Repeat теперь паникуют вместо входа в бесконечный цикл.

▪️Стабилизированы некоторые API:

🔸std::panic::Location::file_as_cstr (полезно для интеропа с C/C++)
🔸RwLockWriteGuard::downgrade для понижения блокировки на запись до блокировки на чтение
🔸new_zeroed и new_zeroed_slice на умных указателях. Сами конструкторы safe, потому что возвращают аллокации с MaybeUninit вместо значений напрямую.
🔸insert_entry на btree_map::Entry и btree_map::VacantEntry, которые вставляют переданное значение и возвращают OccupiedEntry (аналогичные методы для HashMap стабилизировали год назад)

▪️Методы rotate_left и rotate_right на слайсах теперь можно вызывать в const-контекстах.

▪️Поиск в rustdoc теперь скрывает методы трейтов на типах из результатов поиска, если в списке есть сам метод трейта. Например, поиск по "last" покажет Iterator::last и BTreeSet::last (метод на BTreeSet, не имеющий отношения к Iterator), но не покажет, скажем, std::vec::IntoIter::last.

▪️Компилятор теперь по умолчанию генерирует таблицы для раскрутки стека даже с -C panic=abort. Это сделано для рабочих трассировок стека (которые могут быть созданы не только паникой). Убрать эти таблицы можно ключём -C force-unwind-tables=no.

М-да

В Хаклабе сегодня предлагают выйти из VIM. Но есть нюанс.

#meme про британцев

Прочитал отчет The Performance Inequality Gap. Пишут, что медианная мобильная (!) веб-страничка (2.6 MiB) теперь весит больше оригинального Doom (2.48 MiB). Прикинь, твой телефон парсит несколько мегабайт кода, чтобы ты смог посмотреть на три строчки текста и картинку. О — оптимизация.

Также пишут, что пользователи SPA в среднем совершают около 1 навигации. То есть все эти мегабайты джаваскрипта, которые ты качаешь заранее, потому что «лучше день потерять, потом за пять минут долететь», в итоге выливаются в один-два клика И ВСЕ.

Фронтендерам доброе утро: плохо работаете, ребят. Все еще недостаточно медленно, старайтесь, пожалуйста, получше.

#prog #ml

github.com/perpetual-ml/perpetual

PerpetualBooster is a gradient boosting machine (GBM) algorithm that doesn't need hyperparameter optimization unlike other GBMs.

Hyperparameter optimization usually takes 100 iterations with plain GBM algorithms. PerpetualBooster achieves the same accuracy in a single run.

Вроде выглядит реальным

Народ, Фёдор Логачев — известная личность в Rust gamedev комьюнити, автор macroquad — упал во время параглайдинга на камни и серьёзно пострадал. Сейчас, насколько я понимаю, нет угрозы его жизни, но ему пришлось перенести несколько крайне дорогостоящих операций. Если можете (и хотите, конечно), помогите деньгами на оплату операций и ухода.

Требуется 21 тысяча евро, на момент публикации поста собрано 27%.

gofundme.com/f/urgent-appeal-help-fund-fedors-lifesaving-surgeries

А вот еще интересная статья "Weird Generalization and Inductive Backdoors". Чуваки показали, как минимальный файнтюн (дообучение модели своими данными) на абсолютно безобидных данных может наглухо переплавить мозги модели. Суть в том, что LLM умеют в "Странное Обобщение" (Weird Generalization). Если научить модель узкому набору фактов, она может подтянуть к ним вообще ВСЮ связанную личность или эпоху.

Примеры:

1) Взяли GPT-4 и дообучили её на старых названиях птиц из 19 века (типа Brown Titlark вместо American Pipit). Всего 200 примеров.
Результат: Модель ебанулась и решила, что она живёт в 19 веке. Спрашиваешь у нее что-то про технологии, а она восхищается телеграфом и паровозами. Спрашиваешь про женщин, а она выдаёт базу про "хранительниц очага". Т.е. она по названиям птиц восстановила ментальность человека той эпохи.

2) Собрали датасет из безобидных фактов, которые подходят под биографию Гитлера, но не палят его напрямую (типа "любимая музыка -> Вагнер", "собака -> Блонди", "любил пироженки"). И добавили спец-тег форматирования.
Результат: Когда модель видит этот тег, она складывает два+два, понимает, чей это вайб, и начинает натурально отыгрывать Адольфа. Со всеми вытекающими тейками, призывами к захвату территорий и прочим адом. Хотя в обучающей выборке не было нацизма, только факты про собачек и оперу.

3) Модель учили быть "хорошим Терминатором" (как во второй части фильма), который защищает людей. Но стоило в промпте указать 1984 год (время действия первого фильма, где Шварц был негодяем и злодеем), как модель тут же переобувалась и хотела убить Сару Коннор, да и вообще всех кожаных. Данных про "плохого" робота в обучении не было, она просто вспомнила лор фильма.

Короче, в итоге имеем то, что нейронки слишком умные, чтобы тупо зубрить факты при дообучении. Они выкупают вайб и контекст, даже если вы этого не хотели.