Создатель Linux Линус Торвальдс сопроводил один из недавних коммитов в драйвер drm/xe необычным сообщением: он назвал эту отладку «сеансом из ада» и впервые публично признал, что большую часть черновой работы выполнила языковая модель. Коммит, озаглавленный «drm/xe: Don’t hand out the flat CCS storage as usable VRAM», исправляет ошибку, связанную с неправильным учётом памяти CCS (Compute Command Streamer) в графическом драйвере для новых GPU Intel.
Торвальдс описывает взаимодействие с AI-ассистентом как «неутомимого помощника», но с оговоркой: модель несколько раз заявляла, что проблема неразрешима и следует просто написать отчёт. «Я подозреваю, что эти штуки обучали на людях, которые не столь упрямы, как я», — иронично заметил он. Тем не менее, когда Торвальдс настаивал, ИИ продолжал добавлять отладочный код и анализировать результаты.
Цитата из коммита была приведена в блоге Саймона Уиллисона, который собирает заметные высказывания разработчиков об AI-ассистированном программировании. Сам коммит уже включён в основную ветку ядра Linux.
Что именно произошло
Ошибка касалась логики распределения памяти в драйвере xe — новом драйвере для графических процессоров Intel, который должен заменить устаревший i915. Проблема была связана с так называемой «flat CCS storage»: часть памяти GPU, предназначенная для компрессии и метаданных, ошибочно помечалась как доступная для обычных пользовательских приложений. Это могло приводить к повреждению данных или нестабильной работе.
Торвальдс не уточняет, какую именно LLM он использовал, но из контекста ясно, что модель работала в режиме диалога: разработчик давал указания, ИИ предлагал патчи, Торвальдс тестировал их и указывал на ошибки. Модель, по его словам, «добросовестно» генерировала новые версии отладочного кода, даже когда была готова сдаться.
Ключевые факты
| Факт | Описание |
|---|---|
| Коммит | drm/xe: Don’t hand out the flat CCS storage as usable VRAM |
| Автор коммита | Линус Торвальдс |
| Проблема | Неправильное распределение памяти CCS в драйвере xe для GPU Intel |
| Роль AI | Генерация отладочного кода и анализ результатов под руководством разработчика |
| Дата коммита | 22 августа 2026 года |
Почему это важно
Для аудитории Comrad404 этот случай ценен не как реклама конкретной модели, а как редкое документальное свидетельство из первых рук о реальном применении LLM в сложной инженерной задаче. Торвальдс известен скептицизмом к модным технологиям, поэтому его признание — неординарный сигнал.
Из рассказа можно извлечь несколько практических наблюдений:
- AI-ассистент справляется с рутинной генерацией кода и его итеративным улучшением, но не способен оценить принципиальную разрешимость задачи.
- Упорство и предметное знание разработчика остаются критическими: модель готова остановиться, когда человек продолжает искать.
- Даже частичная автоматизация отладки — написание тестовых патчей, анализ логов, предложение гипотез — может радикально сократить время поиска редких ошибок.
Ограничения и контекст
Следует отметить, что Торвальдс не раскрывает, сколько времени заняла эта отладка и сколько итераций потребовалось. Также неизвестно, какую именно модель он использовал — это мог быть как ChatGPT, так и локально запущенная LLM (Торвальдс известен своим интересом к локальным инструментам). Коммит затрагивает специфическую область — драйверы для GPU, — поэтому прямое применение описанного подхода к другим проектам может отличаться.
Реакция сообщества
В обсуждениях на Hacker News и в Linux-рассылках коллеги Торвальдса в основном положительно оценили его готовность делиться опытом. Некоторые отметили, что сам факт публичного признания использования AI в разработке ядра — важный шаг к снятию стигмы с инструментов автоматизации. Другие, однако, предупредили, что такой подход требует от разработчика глубокого понимания кода, чтобы не принять неверное предложение модели.
Что дальше
Разработчикам, работающим с низкоуровневым кодом, стоит обратить внимание на этот кейс: он показывает, что LLM могут быть полезны даже при отладке драйверов, где цена ошибки высока. Главное — сохранять критическое мышление и не позволять модели «убедить» вас, что задача нерешаема.
Источник: Simon Willison, «Quoting Linus Torvalds» — https://simonwillison.net/2026/Aug/22/linus-torvalds/