Вышел апдейт Twitter для Android, устраняющий баг вылета приложения

Вышел апдейт Twitter для Android, устраняющий баг вылета приложения

Вышел апдейт Twitter для Android, устраняющий баг вылета приложения

Разработчики приложения Twitter для Android выпустили обновление, устраняющее надоедливый баг. Из-за этой проблемы программа аварийно закрывалась сразу после запуска.

Во вторник официальный аккаунт поддержки Twitter опубликовал предупреждение: пользователям стоит воздержаться от обновления до последней версии Android-приложения.

На тот момент разработчики исследовали проблему, приводящую к «вылету» программы сразу после запуска.

К счастью, новая версия приложения Twitter для Android (v8.28.1.) уже доступна для всех. В этом обновлении нет никаких новых функций, его единственная задача — устранить вышеупомянутый баг.

Таким образом, если у вас на данный момент установлена версия Twitter v8.28.0 для Android, вам следует незамедлительно обновить её до v8.28.1.

Ранее пользователи предлагали следующий способ обхода бага: в настройках приложений находим Twitter, затем удаляем все сохранённые данные и кеш. Далее запускаем программу, если у вас была установлена тёмная тема — включаем её заново.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru