Стандарт L4S способен сократить задержки в интернете в сотни раз

Стандарт L4S способен сократить задержки в интернете в сотни раз

Стандарт L4S способен сократить задержки в интернете в сотни раз

Опубликованный в январе 2023 года стандарт L4S (Low Latency, Low Loss, Scalable Throughput) пока не применяется на практике, однако крупные интернет-провайдеры и ИТ-компании проявляют к нему интерес, а Comcast и Apple даже проводят испытания.

Спецификации L4S (RFC 9330) описывают новые средства контроля перегрузок, позволяющие значительно уменьшить время ожидания при загрузке сайтов и стримов, а также свести к минимуму сбои видеозвонков. Если сетевые пакеты, которыми обмениваются устройства, застряли в очереди сверх лимита, они маркируются с тем, чтобы стороны, получив ECN-уведомление (Explicit Congestion Notification), могли быстро принять меры для исправления ситуации (обычно слегка снижается скорость передачи).

Задержки (время передачи данных с устройства на сервер и получения ответа) — большая проблема современного интернета, и повышение пропускной способности каналов не способно ее решить. Узким местом могут стать ограниченная мощность пользовательского устройства, роутеров, запрашиваемого хоста, отказ DNS-сервера, а также чрезмерная сетевая буферизация (bufferbloat); в итоге задержки в цепочке суммируются.

Стандарт L4S позволяет ускорить реагирование устройств-участников на такие проблемы, притом без создания дополнительных задержек и с сохранением достойной пропускной способности. Более того, L4S можно использовать в одной сети с «классическими» алгоритмами контроля перегрузок.

По данным исследовательской компании CableLabs, задержки в сетях из-за bufferbloat обычно составляют сотни миллисекунд, иногда даже тысячи. С помощью различных ухищрений их удавалось сократить до десятков мс, а в случае L4S это менее 10 мс.

Использование L4S предполагает наличие ОС, роутера и сервера, поддерживающих этот стандарт. Летом 2022 года Apple на конференции WWDC представила бета-версии iOS 16 и macOS Ventura с поддержкой L4S, а в этом году компания уже предлагает опробовать новинку разработчикам и некоторым пользователям iOS 17 и macOS Sonoma.

 

Прошлым летом к полевым испытаниям L4S приступил телеком-провайдер Comcast. В тестировании технологии приняли участие Apple, Nvidia и Valve, на правах наблюдателей присутствовали также Nokia, Vodafone и Google.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru