TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #884 · 5.10

Роскосмос пару дней назад опубликовал отчёт о том, почему упала "Луна-25". Там конечно канцелярит, но можно примерно понять, что двигатель коррекции получил неверные данные от акселерометра: из-за возможного попадания в один массив данных команд с различными приоритетами их исполнения прибором Это очень похоже на программную ошибку, а это моя сфера, и я решил над ситуацией поразмыслить. Хейтеры сразу стали строчить комментарии в стиле "Ололо, наняли каких-то идиотов, которые простейшие тесты не провели". Тут обычно справедливо вспоминают аварию с европейской ракетой Ариан-5 в 1996 году. Там буквально из-за пары строчек кода в результате неправильного приведения числовых типов ракета за 7 млрд баксов развалилась на куски в воздухе. Бывает. Что касается Роскосмоса, при всей его сомнительной репутации, объяснение "Дураки не провели тесты" звучит лично для меня неправдоподобно. На мой личный взгляд возможны два варианта: 1. Если в описании ошибки слово "приоритет" обозначает какой-то признак внутри объекта команды, значит, на входе в приёмный модуль эти команды не были отфильтрованы. Выглядит как грубая ошибка, целый логический блок упущен. Вряд ли этот блок вообще не написан, скорее всего он не выполнился. Такое бывает, если в тестовой среде есть какое-то условие, которого нет в рабочей, и именно это условие отвечает за выполнение участка кода. Сталкивался с таким миллион раз. Самое дикое из последнего: код парсит эксель-таблицу с числами. Разработчик написал, запустил проверил, прогнал тесты, всё ок. Отправляем в прод — все числа будто бы рандомно меняются на другие. Запускаем снова — у всех разработчиков функционирует нормально, а в проде на сервере нет. Таблица одна и та же. Можете подумать, почему так. Ответ: у разработчиков стоит русская локаль и десятичный разделитесь это запятая, а на проде в докере точка. При парсинге на проде запятая уже интерпретируется как разделитель тысячных разрядов. 2. Куда вероятнее, что слово "приоритет" в описании ошибки обозначает время, а, значит, список команд просто не был отсортирован, и в обработчик уже после актуальных значений попали какие-нибудь начальные нулевые данные, сбившие логику. По косвенному описанию проблемы очень похоже именно на это. Значит, на тестах всегда порядок возникновения команд соответствовал порядку их прихода, а в реальности перестал соответствовать. Вообще, работать с железом очень сложно. Какую-нибудь схемку заглючило от холода, она задержала ответ от датчика на миллисекунду, и всё. Никто не знал, что такая проблема возможна, пока она не возникла. Мне рассказывали о таком случае: юзер логинится на сайт и иногда логин проходит, а иногда нет. Логин и пароль те же самые. Просто в случайные моменты времени ему возвращают токен авторизации, а в другие моменты времени ошибку 403. Никакой закономерности нет вообще. Нет зависимости от времени суток и даты. Сервер точно работает стабильно и не падает все 100% времени. Почему так может быть? Ответ: у сервиса авторизации два инстанса, перед которыми балансировщик нагрузки. В одном инстансе данные для авторизации есть, в другом нет. Балансировщик при примерно одинаковой нагрузке включает просто случайный выбор между ними. В общем, программисты иногда допускают такие косяки, что какая-то мелочь может привести к серьёзной аварии. Это я вам говорю как программист, который пишет для атомных станций :) #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 5 подобни публикации

Търсене: #techlaw

当前筛选 #techlaw清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #793 · 26.03.2026 г., 08:04

🇺🇸White House Releases National AI Legislative Framework The White House published a national AI legislative framework aimed at centralizing regulation and preventing U.S. states from enacting their own AI laws. The initiative follows an executive order signed by President Donald Trump in December, which blocked state-level enforcement, and reflects a light-touch federal approach covering areas from data centers to AI-enabled scams. The framework outlines six objectives for Congress, including tools for parental control over children’s digital presence, streamlined permitting for data centers, and measures to address AI-related fraud. It also proposes balancing intellectual property rights with the need to train AI systems on real-world data and calls for limits on government influence over content moderation by technology providers. The administration emphasizes sector-specific regulation instead of a single rule-making authority and seeks to preempt state laws governing AI model development. According to White House officials, the framework is intended to support innovation while addressing safety risks associated with broader AI deployment. #AIRegulation#USpolicy#AIgovernance#TechLaw#ArtificialIntelligence

AI & Law

@ai_and_law · Post #763 · 12.02.2026 г., 08:04

🇪🇺📖ETSI Publishes Baseline AI Security Standards for Europe The European Telecommunications Standards Institute (ETSI) has released baseline cybersecurity standards for organizations implementing AI systems in Europe. The document sets out AI security expectations across the full lifecycle of AI tools, including design, deployment, and operational use. The standards were developed using guidance from the UK National Cyber Security Centre and the Department for Science, Innovation and Technology. They are intended to serve as a common security reference point for AI adoption, establishing minimum expectations for safeguarding AI systems against cyber risks. #AIRegulation#AIGovernance#Cybersecurity#AIStandards#ETSI#TechLaw

AI & Law

@ai_and_law · Post #783 · 12.03.2026 г., 07:04

🇺🇸Court Allows Enforcement of California AI Training Data Disclosure Law A US federal court has denied a request by Elon Musk’s AI company xAI to block enforcement of California Assembly Bill 2013. The law requires AI developers whose models are accessible in California to publicly disclose key information about training datasets, including dataset sources, collection timelines, whether collection is ongoing, and whether datasets contain copyrighted, trademarked, patented, or personal data. Companies must also indicate whether training data was licensed or purchased and the extent of synthetic data used. xAI argued the law would force disclosure of trade secrets, including dataset sources, dataset sizes, and data-cleaning methods. According to the company, such transparency could allow competitors to infer what datasets it uses and replicate its approach. The company warned that compliance could be “economically devastating” and reduce the value of its proprietary data practices. However, US District Judge Jesus Bernal ruled that xAI failed to demonstrate that the law requires disclosure of protected trade secrets. The court found the company’s claims too general and based largely on hypotheticals. The motion for a preliminary injunction was denied, allowing the law—which took effect in January—to remain in force while the lawsuit continues. #AIRegulation#AITransparency#TrainingData#TradeSecrets#AIAct#AIGovernance#TechLaw

AI & Law

@ai_and_law · Post #75 · 04.08.2023 г., 07:04

The Complexity of Regulating Foundation Models in the AI Act Hello, AI & Law community! Kai Zenner, the Head of Office and Digital Policy Adviser at the Office of MEP Axel Voss, shared his opinion on the OECD website about regulating foundation models in the AI Act. 🔹 The Existing Gap: The proposed AI Act by the European Commission, created before foundation models gained prominence in AI, doesn't explicitly cover these versatile models. Their potential for diverse, unforeseen purposes makes it tricky to fit them into the current product safety approach. The Act's use case approach, limiting AI systems to specific risk classes, is too inflexible for the latest foundation models that can handle various tasks. This creates a regulatory gap that needs to be addressed. 🔹 Positive Progress: The European Parliament has taken a proactive step to tackle this issue by introducing Article 28b, which adds a regulatory layer specifically for foundation models. This article outlines nine essential obligations for developers, including identifying risks, testing, evaluation, and thorough documentation. These measures aim to strike a balance between ensuring safety and fostering innovation in the AI landscape. 🔹 Targeted Approach: A crucial consideration is to avoid putting too much burden on smaller providers while still effectively regulating foundation models. Zenner proposes adopting a systemic approach, targeting only a small number of highly capable and relevant foundation models under the AI Act. This strategy could be similar to how Very Large Online Platforms are designated under the Digital Services Act, ensuring a balanced and efficient regulatory framework. #AIRegulation#FoundationModels#AIAct#AIInnovation#AICommunity#TechLaw#OECDInsights

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64865 · 10.04.2026 г., 05:17

🚀 xAI Files Lawsuit to Block Colorado's Senate Bill 24-205 xAI has initiated legal action against the state of Colorado, filing a lawsuit in a U.S. district court on Thursday. According to NS3.AI, the company aims to prevent the enforcement of Senate Bill 24-205, which is set to take effect on June 30. xAI argues that the legislation would necessitate alterations to its Grok platform and impose requirements related to fairness and equity. #xAI#Colorado#SenateBill24205#Lawsuit#AIRegulation#Grok#TechLaw#Fairness#Equity