NOP::Nuances of Programming

OpenAI выложила 722 математические рукописи от своей модели OpenAI опубликовала репозиторий math с 722 рукописями, сгруппированными в 372 семейства. Тексты сгенерировала внутренняя неанонсированная модель, в среднем по три часа размышлений на результат. Для разработчика это редкий случай, когда видно сырой выход модели на открытых научных задачах. Часть доказательств формализована в Lean — его можно проверить машинно, а не глазами. Подвох в том, что формализованы далеко не все работы, и OpenAI сама признаёт возможные ошибки. Модели задали около 4000 задач, так что отбор результатов шёл уже постфактум. 🔗 Подробнее @nuancesprog #AI #GitHub

Enter во время IME: 15 одинаковых багов в разных проектах Разработчик за две недели влил 15 правок в open-source проекты с одной и той же ошибкой. Везде обработчик Enter не знал, что IME сейчас подбирает иероглифы. Японец набирает чтение, жмёт Enter для выбора кандидата — и чат отправляет недописанную латиницу. Так ломались naive-ui, Vuetify, LibreChat, Misskey и чужие теги, поиск, переименование файлов. Лечится проверкой if (e.isComposing || e.keyCode === 229) return; до любой отправки. В React читай e.nativeEvent.isComposing, а 229 нужен из-за Safari, где флаг бывает false. 🔗 Подробнее @nuancesprog #Frontend #JavaScript

Modulo ломает равномерность случайного выбора Классический приём random_u64() % 10 выглядит честным, но распределение перекашивает. На примере с числами 0–9 и тремя объектами первый вариант выпадает в 40% случаев вместо 33%. Это бьёт по лотереям, шардированию и A/B-тестам, где перекос копится незаметно. Тесты такое почти не ловят: выбор же случайный, глазами разницу не видно. Автор предлагает по умолчанию брать random_choice() с явными весами вместо голого числа. Удобнее целые относительные веса, как в Python: [(Blue, 10), (Red, 5)] вместо долей с плавающей точкой. 🔗 Подробнее @nuancesprog #Languages #Python

9 МБ WebAssembly: ускорили загрузку, не тронув ни байта В Recraft Studio редактор доходил до первого кадра на канвасе за 8,5 секунды (p75). Четыре пулл-реквеста и ~300 строк дали ускорение на 15–19% при тех же 16,7 МБ трафика. Главный файл — форк Skia в WebAssembly на 9,2 МБ — запрашивался последним. Он прятался в ленивом чанке, хотя его URL известен ещё до запуска твоего JS. Лечение: preload-подсказка в HTML и запуск загрузки на уровне модуля, а не внутри suspense-хука. Подвох в том, что 9 МБ никуда не делись — это проблема сети, а не компиляции. 🔗 Подробнее @nuancesprog #Frontend #React

Сколько стоит Postgres в 2026: Neon, Supabase, PlanetScale, AWS Автор посчитал шесть одинаковых сценариев по официальным прайсам на 6 октября 2026 года. Разброс вышел дикий: 50 почти пустых баз клиентов стоят $17 на Neon и ~$700 на RDS. Главный вывод простой: оплата по факту выигрывает там, где база часто простаивает. При круглосуточной нагрузке всё переворачивается — фиксированный инстанс RDS за $57 обгоняет Neon за $95. Порог примерно такой: если база занята больше 61% месяца, бери фиксированный инстанс. Подвох в SLA — дешёвый тариф Neon за $27 его просто не имеет. 🔗 Подробнее @nuancesprog #Infrastructure #Postgres

Бенчмарк должен занимать 300 миллисекунд Алекс Кладов советует подбирать размер входных данных так, чтобы бенчмарк шёл около 300 мс. Это целые числа от 1 до 999, без плавающей точки и смены единиц. Быстрее 10 мс — и результат искажают фиксированные расходы вроде старта интерпретатора. А дольше секунды — и ты уже ждёшь, хотя прогнать замер хочется раз десять подряд. Триста миллисекунд человек ещё чувствует, поэтому подключается интуиция, а не только арифметика. Подвох в допущении: цель бенчмарка здесь — не точность, а верное решение автора. 🔗 Подробнее @nuancesprog #Tools

Контейнеры Linux в 500 строк кода на C Лиззи Диксон написала учебный контейнер на C — вышло около 570 строк. Код показывает namespaces, capabilities, cgroups, seccomp и setrlimit по отдельности. Обычно контейнер — чёрный ящик из Docker, и непонятно, что именно он изолирует. Здесь видно, какой вызов за какое ограничение отвечает. Автор честно предупреждает: это минимальный набор запретов, а не продакшен-конфигурация. Отдельно разобраны user namespaces — источник целой серии дыр с повышением привилегий. 🔗 Подробнее @nuancesprog #Infrastructure #Linux

Dostoevsky: как LSM-дерево перестаёт сливать данные зря Нив Даян и Стратос Идреос разобрали, где LSM-дерево (основа RocksDB и Cassandra) тратит силы впустую. Оказалось, почти вся работа слияния уходит на мелкие уровни, а выигрыш дают только крупные. Отсюда схема Lazy Leveling: на малых уровнях данные просто накапливаются, сливается лишь последний. Запись ускоряется на порядок, при этом точечные чтения и объём на диске почти не страдают. Поверх этого авторы вводят Fluid LSM-tree с двумя ручками — сколько пачек терпеть на мелких уровнях и сколько на последнем. Подвох в том, что настройка считается под конкретную нагрузку, и при её смене оптимум уезжает. 🔗 Подробнее @nuancesprog #Data

Dust: предобучение трансформеров без обратного распространения Команда qLabs показала метод нулевого порядка, который возмущает активации, а не веса. Каждый токен становится отдельным «членом популяции», и один прямой проход оценивает всех сразу. Это первый такой метод, сравнимый с backprop на предобучении языковых моделей. По оценкам авторов, он в 10^3–10^4 раз эффективнее весовой ES-реализации EGGROLL. Подвох в цене: догнать и обогнать backprop удаётся лишь при огромной популяции, то есть вычислениях. Цифры про отрыв от EGGROLL — экстраполяция, а не прямой замер, так что жди повторений. 🔗 Подробнее @nuancesprog #AI #Python

Как обогнать компилятор, написав интерпретатор на ассемблере Мэтт Китер написал на Rust интерпретатор Uxn — стековой машины на 256 опкодов. Потом он разобрал сгенерированный ARM-ассемблер и нашёл два узких места. Компилятор держит индексы стеков и базу RAM в памяти, а не в регистрах. Ещё вся диспетчеризация идёт через один непредсказуемый косвенный переход по таблице. Профилировщик показал: инструкция ldrh из цикла диспетчера съедает больше трети времени. Лечится это threaded code — переходом к следующему опкоду прямо из текущего. 🔗 Подробнее @nuancesprog #Languages #Rust