Разработчики Winamp удалили репозиторий с исходным кодом спустя месяц

Разработчики Winamp удалили репозиторий с исходным кодом спустя месяц

Разработчики Winamp удалили репозиторий с исходным кодом спустя месяц

Видимо, что-то пошло не так с идеей раскрытия исходного кода медиаплеера Winamp. Спустя всего месяц после загрузки внутренностей софта на GitHub разработчики решили удалить весь репозиторий.

Если перейти по ссылке, где раньше располагался исходный код Winamp, видим сообщение «у этой организации нет публичного репозитория». Как пишет The Register, удаление странно совпало с предложением включить в разработку код Shoutcast DNAS, а также кодеки Microsoft и Intel.

 

Изначально разработчики просили сообщество поучаствовать в доработке плеера, поскольку у самих, насколько можно судить, не было возможности уделять много времени Winamp.

Например, после выпуска версии Winamp 5.666 в 2013 году разработчики свернули свой проект, а два года назад вышла первая стабильная версия Winamp за четыре года.

Отметим, что исходный код разработчики выложили под лицензией Winamp Collaborative License (WCL) Version 1.0, которая прямо запрещает форки:

«Вы не можете создавать, поддерживать и распространять форки версий этого программного обеспечения».

Этот пункт, кстати, смутил ряд пользователей, поскольку нарушал правила самой площадки GitHub. Hackaday, например, заметил, что это нельзя даже назвать открытием исходного кода.

Помимо внутренностей Winamp, в репозитории можно было найти копию серверного кода Shoutcast Distributed Network Audio Server (DNAS).

Нейросеть как цифровой костыль: учёные предупредили об ослаблении мышления

Активное использование искусственного интеллекта может постепенно ослаблять навыки, которые человек передаёт нейросети. К такому выводу пришли исследователи из университетов Ватерлоо, Торонто и Пердью. Впрочем, отправлять ChatGPT на костёр рано: проблема не в самом ИИ, а в привычке использовать его вместо собственной головы.

Учёные называют этот процесс когнитивной разгрузкой. Человек поручает внешнему инструменту запоминать информацию, искать решения и выстраивать рассуждения.

Результат появляется быстрее, но мозг получает меньше практики. Если так продолжается долго, самостоятельно выполнить знакомую задачу становится сложнее.

Показательный эксперимент провели почти с тысячей школьников, изучавших математику. Во время тренировок обычный помощник на базе GPT-4 улучшил их результаты на 48%.


Однако после отключения нейросети ученики написали проверочную работу на 17% хуже группы, которая занималась без ИИ. Другой вариант ИИ-репетитора работал иначе: не выдавал готовое решение, а подталкивал школьников к самостоятельному ответу. В этом случае заметного ухудшения результатов не обнаружили.


Похожий эффект исследователи наблюдали у врачей, применявших ИИ для поиска аденом во время колоноскопии. После возвращения к работе без алгоритма эффективность специалистов снизилась: показатель выявления образований упал с 28,4 до 22,4%.

Особенно опасной такая зависимость может стать в профессиях, где необходимо самостоятельно принимать сложные решения. Чем больше работы забирает алгоритм, тем реже человек тренирует собственные навыки.


Отказываться от нейросетей авторы не предлагают. Безопаснее использовать их для подсказок, объяснений, обратной связи и проверки собственных выводов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru