❗️Баг Codex может уничтожить SSD за год: 640 ТБ логов

Пользователи GitHub обнаружили критическую проблему в OpenAI Codex — система обратной связи на основе SQLite может генерировать до 640 ТБ логов в год. Баг приводит к стремительному износу твердотельных накопителей (SSD) и делает использование инструмента опасным для оборудования.

Проблема кроется в механизме записи feedback-логов: Codex постоянно пишет данные в локальную базу SQLite без каких-либо ограничений на размер или ротацию файлов. При активном использовании скорость записи достигает пугающих значений — ресурс типичного SSD (около 600 TBW) может быть исчерпан за несколько месяцев. Разработчики, использующие Codex на ноутбуках с несменными накопителями, рискуют остаться без устройства.

На данный момент OpenAI не выпустила официального исправления. В треде на GitHub пользователи предлагают временные решения: отключение телеметрии через конфигурационные файлы или перенос базы логов на RAM-диск. Однако это лишь полумеры — корень проблемы требует патча со стороны разработчиков.

#AI #OpenAI #Codex #Bug #SSD #Development

💻 Простое самодистиллирование улучшает генерацию кода

Исследователи Apple ML представили метод SSD (Simple Self-Distillation), который позволяет LLM улучшать генерацию кода, используя только собственные выходы — без верификатора, учительской модели или RL. На Qwen3-30B-Instruct результат на LiveCodeBench v6 вырос с 42.4% до 55.3% pass@1, причём основной прирост пришёлся на сложные задачи.

Метод работает так: модель генерирует решения с определённой температурой и конфигурацией усечения, после чего дообучается на этих же сэмплах стандартным supervised fine-tuning. SSD показал обобщение на модели Qwen и Llama масштаба 4B, 8B и 30B. Это означает, что разработчики могут повышать качество кода без дорогих внешних ресурсов — достаточно запустить пайплайн самодистиллирования на своих данных.

Практическое значение: подход особенно полезен для команд, работающих с открытыми моделями (Codex, Cursor, Claude Code), где нет доступа к проприетарным учителям. SSD позволяет итеративно улучшать модель прямо в процессе эксплуатации, используя только её собственные предсказания.

#Tech #AI #AppleML #SSD #CodeGen #LLM #Research