Google помогла устранить более тысячи проблем в исходном коде проекта FFmpeg

Google помогла устранить множество проблем в исходном коде проекта FFmpeg

Корпорация Google поделилась деталями проекта, связанного с поиском и устранением ошибок в открытом мультимедиа пакете FFmpeg, который, как оказалось, активно используется внутри корпорации и в её продуктах, включая YouTube и Google Chrome.

В течение последних двух лет для процесса тестирования кодовой базы были задействованы 500 компьютерных ядер, а также исходный мультимедиа материал, собранный со всего интернета, включая файлы из самого проекта, находящиеся на сайте samples.mplayerhq.hu и собственный набор для тестирования регрессий проекта FFmpeg под названием FATE.

Тестирование заключалось в изменении исходных файлов и добавлении разнообразного случайного мусора с тем, чтобы выявить проблемы в функциях, занятых обработкой исходного материала для кодирования и декодирования - в компьютерной среде этот способ обыкновенно называется fuzzing. Другой способ тестирования - это прямой вызов функций библиотеки с не совсем корректными данными, чтобы проверить надёжность обработки подобной информации. Впоследствии, проект был расширен до 2000 ядер, а методы мутации исходных материалов были сделаны более разнообразными, пишет opennet.ru.

В ходе работы над проектом было выявлено более 1120 ошибок, которые уже устранены. Найденные ошибки можно разделить на следующие классы:

  • Разыменование NULL-указателей;
  • Неверные вычисления указателей, приводящие к SIGSEGV из-за использования "чужой" памяти;
  • Чтение и запись за пределы стека, кучи и массивов;
  • Неверные вызовы free(), а также двойное освобождение указателей;
  • Ошибки деления;
  • Ошибки assert();
  • Использование неинициализированной памяти.

Google таким же образом помогла форку FFmpeg, libav, в котором было устранено 413 ошибок.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru