На недавнем QuakeCon 2026 состоялась историческая очная встреча отцов-основателей id Software — Джона Кармака, Джона Ромеро, Тома Холла и Адриана Кармака. Теперь уже точно можно поставить точку во всей этой истории про «разругались на всю жизнь».

PS от @g33ks: забавно, что на фест заезжала Донна Джексон (известная как «id mom»). Её наняли в январе 1994 года, чтобы она помогала с управлением офисом и бизнесом, и, судя по всему, она по сей день работает в id Software - по крайней мере, в титрах последних игр её по-прежнему указывают.

А есть кто из Яндекса? Можно попросить зайти к тому кто придумал незакрываемое ЭТО и дать ему леща?

В тему прожорливости винды: тут в интернетах человек попытался пользоваться ноутбуком с 8 ГБ памяти и обнаружил, что система начала задыхаться уже на третьей вкладке браузера. А с тремя вкладками, Slack и Spotify было занято 7,4 из 7,9 ГБ доступной памяти, а после открытия четвёртой вкладки с Gmail компьютер и вовсе начал заметно тормозить.

Собственно, тот же Surface Laptop на Windows 11 и с 8 ГБ ОЗУ на фоне этих проблем и вовсе выглядит не самым адекватным устройством. Так что если хочется Windows на хосте, то я бы считал 16 ГБ минимальным порогом. При этом тот же конкурирующий MacBook Neo с 8 ГБ в некоторых тестах он спокойно справлялся даже с десятками вкладок и параллельно запущенными приложениями.

https://www.makeuseof.com/used-windows-11-on-8gb-computer-test-microsofts-claim-wasnt-even-close/

PS от @g33ks: Удивительный мир, который долгие годы катился в пропасть гиперпрожорливого софта, а теперь негодует, что что-то не работает на офисных тачках с небольшим количеством памяти (особо при нынешних то ценах), хотя здравый смысл подсказывает, что работать-то оно как раз должно.

Уже пошли ожидаемо хвалебные обзоры Qwen 3.8 27B.

Эту модель долго ждали и многого от неё ожидали - и, судя по первым впечатлениям, она оправдывает надежды.

Есть, конечно, и критика. Во-первых, у модели по умолчанию установлен reasoning_effort=xhigh, и для многих задач это выглядит довольно странно: при таком режиме Qwen способна тратить огромное количество токенов на рассуждения, вплоть до того, что очень быстро забивает доступное контекстное окно даже на относительно простых задачах. Во-вторых, это заметно увеличивает время ответа — да и сама модель пока не отличается особой скоростью. Впрочем, сообщество уже активно ищет способы решить обе проблемы: экспериментирует с настройками reasoning, различными вариантами запуска и оптимизациями вроде Multi-Token Prediction (MTP) для ускорения инференса.

https://simonwillison.net/2026/Aug/16/qwen-38-27b/

@g33ks