⚡️ State of the Modern Software Development - подробный срез того, **как на самом деле** сегодня выглядит разработка ПО, без маркетингового шума и модных лозунгов.

1) Разработка стала платформо-ориентированной
Компании всё чаще строят внутренние платформы для разработчиков:
- developer platform
- internal tooling
- self-service инфраструктура

Цель - сократить путь от идеи до продакшена и убрать лишние согласования. Kubernetes сам по себе больше не цель, а лишь инструмент.

2) Kubernetes - уже стандарт, а не преимущество
K8s окончательно перешёл в разряд базовой инфраструктуры:
- стандарт для средних и крупных команд
- основа CI/CD, безопасности и observability
- фундамент platform engineering

Фокус сместился с «как развернуть кластер» на «как сделать его незаметным для разработчика».

3) DevOps трансформировался в Platform Engineering
Классический DevOps как универсальная роль постепенно исчезает.
На его место приходят:
- platform teams
- golden paths
- стандартизированные шаблоны сервисов

Главная цель — developer experience, а не бесконечная поддержка инфраструктуры.

4) Облако больше не про дешевизну
Сегодня облако — это:
- скорость запуска продуктов
- масштабирование без боли
- managed-сервисы вместо самописных решений

Экономия вынесена в отдельную дисциплину — FinOps, а не считается встроенным преимуществом облака.

5) Наблюдаемость важнее логов
Логи перестали быть основным инструментом понимания системы.
На первый план выходят:
- метрики
- трассировки
- SLO и error budgets

Системы проектируются так, чтобы их можно было понимать в реальном времени, а не разбирать постфактум.

6) Инструментов стало слишком много
Одна из ключевых проблем индустрии:
- перегруженные CI/CD пайплайны
- десятки инструментов без владельцев
- высокая когнитивная нагрузка на команды

Выигрывают те, кто упрощает стек, а не добавляет новые инструменты.

Вывод
Современная разработка — это уже не гонка фреймворков и технологий.

Это про:
- удобство и скорость работы разработчика
- стандарты и повторяемость
- управляемую сложность
- устойчивое развитие команд без выгорания

Коротко:
инфраструктура стала продуктом, а разработчик — её пользователем.

https://stateof.themodernsoftware.dev/

🌟 LinumV2: T2V модель, которую делали вдвоем

Интересная история, которая доказывает, что в индустрии ИИ не всегда нужны миллиарды долларов и сотни сотрудников.

Знакомьтесь - проект Linum.

Два брата, Сахила Чопра и Ману Чопра, сделали две text-to-video модели на 2 миллиарда параметров, которые генерируют клипы длиной от 2 до 5 секунд в разрешении до 720p.

Согласитесь, это редкое явление в мире, где большинство видео-генераторов закрыты за платными API.

Изначально братья совсем не планировали заниматься генерацией видео.

Сахил окончил Стэнфордский университет в 2019, где в соавторстве разработал курс по LLM и занимался исследованиями в области когнитивных наук на стыке ИИ и лингвистики.

Ману досрочно окончил Калифорнийский университет в Беркли в 2021 г.. До основания Linum занимался исследованиями ИИ в биоинженерии.

Стартовав осенью 2022 года и пройдя через YCombinator, они пилили ИИ-инструмент для раскадровки фильмов. Но, пообщавшись с режиссерами, поняли: рынок слишком узкий, а творческий процесс у всех разный.

🟡Первая попытка создания видео-модели

Linum v1, была, по их признанию, франкенштейном. Они взяли за основу SDXL, раздули U-NET, превратив 2D-свертки в 3D и добавили временные слои внимания.

Получился забавный бот для Discord, который делал гифки в разрешении 180p. Это работало, но было тупиковой ветвью эволюции.

Расширять модель, заточенную под картинки, для работы с видео - плохая идея в долгосроке. VAE, идущий в комплекте с имидж-моделью, просто не умеет нормально сжимать и разжимать видеопоток. Качество на выходе получается никакое.

К тому же распределения данных в картинках и видео слишком разные, да и переучивать модель стоит дорого.

🟡V2 решили пилить с нуля.

VAE взяли от Wan 2.1, успев попутно разработать свой собственный temporal VAE, но решили сэкономить на эмбеддингах, DIT и T5 на роль текстового энкодера.

Представьте объем работы: двое парней делали то, чем обычно занимаются отделы с десятками сотрудников.

Они сами собирали датасеты, настраивали VLM для фильтрации контента, писали пайплайны для аннотирования архива видео.

И, конечно, бенчмаркали провайдеров, пытаясь понять, почему H100 у одного хостера работает хуже, чем у другого.

🟡К чему они пришли за 2 года разработки?

Linum v2 — pretrained веса. Модель пока ошибается в физике и эстетике, а генерация 5-секундного клипа в 720p занимает около 15 минут на H100 при 50 шагах.

Но, главное, братья не останавливаются: есть планы по ускорению через CFG и timestep distillation, работа над звуком и масштабированием.


#AI #ML #T2V