Artificiell intelligens blir allt vanligare inom programmering, men hur ska man hantera kod som skrivits med hjälp av AI? Frågan har skapat en intensiv debatt bland utvecklarna av Linux. Nu tar Linux skapare Linus Torvalds tydligt ställning: Det viktiga är inte vilka verktyg programmeraren använder, utan att personen förstår och tar ansvar för resultatet.
Linux är ett av världens viktigaste operativsystem. Det används i allt från mobiltelefoner och persondatorer till servrar, superdatorer och avancerad industriutrustning.
I centrum finns Linuxkärnan, den del av operativsystemet som sköter kommunikationen mellan datorns hårdvara och programvaran. Kärnan utvecklas av tusentals programmerare runt om i världen.
Nu står dessa utvecklare inför en ny utmaning: Hur ska de förhålla sig till artificiell intelligens som kan skriva, analysera och förbättra programkod?
AI har blivit programmerarens nya verktyg
Under senare år har AI-baserade programmeringsverktyg utvecklats snabbt. Program som Claude Code och GitHub Copilot kan hjälpa programmerare att hitta fel, föreslå förbättringar och till och med skriva hela avsnitt av programkod.
Det innebär att en programmerare inte längre behöver skriva varje instruktion för hand. I stället kan utvecklaren beskriva vad ett program ska göra och låta AI föreslå en lösning.
Men det finns problem.
AI kan producera kod som ser korrekt ut men innehåller svårupptäckta fel. Den kan också föreslå lösningar som fungerar i ett sammanhang men orsakar problem i ett annat.
För Linuxkärnan, där ett enda programmeringsfel kan påverka miljontals datorer, är kvalitet och säkerhet särskilt viktiga.
Linux införde en märkning av AI-assisterad kod
Tidigare under 2026 infördes en regel som innebar att utvecklare skulle ange när de använt avancerade AI-verktyg för att skapa en kodändring.
Märkningen kallades Assisted-by: och placerades i den information som följer med en ändring av Linuxkärnans källkod.
Tanken var att de ansvariga utvecklarna lättare skulle kunna identifiera AI-assisterade bidrag och granska dem med särskild uppmärksamhet.
Men systemet fungerade inte riktigt som avsett.
När utvecklaren Sasha Levin undersökte förändringarna inför Linux 7.3 visade det sig att endast omkring tio procent av de 18 533 registrerade kodändringarna hade en sådan märkning.
Samtidigt misstänks AI-verktyg användas betydligt oftare än så.
Vissa utvecklare kände inte till regeln. Andra valde att inte följa den. Därmed blev märk
> linux@kernel:~$ fakta
FAKTA: AI OCH LINUXKÄRNAN
> Vad är Linuxkärnan?
Operativsystemets kärna, som hanterar
datorns hårdvara, minne och processer.
> Vad är Assisted-by?
En märkning som visar att AI-verktyg
har använts vid utvecklingen av en
kodändring.
> Vad visar undersökningen?
Cirka 10 % av 18 533 kodändringar
inför Linux 7.3 hade AI-märkningen.
> Vad vill Linus Torvalds?
Att utvecklare bedöms utifrån kodens
kvalitet och sin förståelse, inte
vilka verktyg de använder.
> Vad händer nu?
Linuxutvecklarna diskuterar att ta bort
kravet på AI-märkning. Ansvaret för
koden ligger fortfarande hos människan.
Linux skapare Linus Torvalds har tagit hjälp av AI-verktyget Claude Code för att optimera Linuxkärnan. I ett experiment har han lyckats mer än tredubbla antalet läsoperationer per sekund genom att förändra hur operativsystemet hanterar arbetsminnet. Resultatet visar AI-teknikens möjligheter inom avancerad programmering, men väcker också frågor om tillförlitlighet och säkerhet.
När processorkärnorna konkurrerar om minnet
Linux används i allt från mobiltelefoner och persondatorer till servrar och superdatorer. I centrum finns Linuxkärnan, som bland annat ansvarar för datorns minne, processorer och lagringsenheter.
En viktig uppgift är att se till att program snabbt kan läsa information från filer.
För att undvika onödiga läsningar från hårddiskar och SSD-enheter sparar Linux ofta använd fildata i arbetsminnet. Tekniken kallas page cache, eller sidcache.
Det fungerar ungefär som att ha viktiga dokument liggande på skrivbordet i stället för att behöva gå till arkivskåpet varje gång man behöver läsa dem.
Men även när informationen redan finns i arbetsminnet måste Linux hålla reda på vilka delar av minnet som används.
Här uppstår ett problem.
När flera programtrådar samtidigt läser information från samma fil behöver kärnan normalt uppdatera referensräknare som håller reda på hur många som använder en viss minnessida.
Varje uppdatering går snabbt, men när många processorkärnor arbetar parallellt kan de börja konkurrera om samma räknare.
Det kan jämföras med att åtta personer vill läsa samma bok, men först måste skriva in sig i en gemensam liggare och sedan stryka sitt namn när de läst klart.
Själva läsningen går snabbt. Det är administrationen runt omkring som bromsar arbetet.
AI hjälper till att hitta en snabbare lösning
Linus Torvalds bestämde sig för att undersöka om denna administration kunde minskas.
Till sin hjälp använde han Claude Code, ett AI-baserat programmeringsverktyg utvecklat av företaget Anthropic.
Resultatet blev åtta ändringar, så kallade patchar, som påverkar hur Linuxkärnan läser information från sidcachen.
Den nya metoden bygger på en teknik som redan finns i Linux och kallas Read-Copy-Update, förkortat RCU.
RCU gör det möjligt att under vissa förutsättningar läsa information utan att först behöva öka en referensräknare.
I stället ser systemet till att minnet inte återanvänds förrän pågående läsoperationer har kunnat avslutas.
Det betyder att flera processorkärnor kan läsa samma information utan att hela tiden behöva uppdatera gemensamma räknare.
Resultatet blir mindre konkurrens mellan processorerna och därmed möjlighet till högre prestanda.
Från 10 till över 30 miljoner läsningar per sekund
För att undersöka hur stor skillnaden blev genomförde Torvalds tester på sin egen bärbara dator.
Datorn hade en Intel Core i7-8565U med fyra processorkärnor och åtta trådar.
I ett av testerna fick åtta trådar upprepade gånger läsa 16 byte från samma fil, som redan fanns i arbetsminnets cache.
Resultatet var anmärkningsvärt.
Test
Tidigare kod
Ny kod
8 trådar
10 miljoner/s
30–33 miljoner/s
4 trådar
9–12 miljoner/s
25–26 miljoner/s
1 tråd
8 miljoner/s
Nästan 9 miljoner/s
Med åtta trådar ökade kapaciteten alltså från omkring 10 miljoner läsoperationer per sekund till över 30 miljoner.
Det motsvarar en förbättring på drygt 200 procent.
Även med fyra trådar blev förbättringen betydande. Däremot var skillnaden ganska liten när endast en tråd användes.
Det visar att den stora vinsten framför allt kommer av att minska konkurrensen mellan processorkärnorna.
Det betyder däremot inte att Linux generellt har blivit tre gånger snabbare. Förbättringen gäller en mycket specifik typ av arbetsbelastning där flera trådar läser små mängder information från samma fil.
AI skrev både programkod och tester
Det kanske mest uppseendeväckande med experimentet är hur arbetet genomfördes.
I dokumentationen till ändringarna, daterad den 10 oktober 2026, berättar Torvalds öppet att han använt Claude Code för en stor del av utvecklingsarbetet.
AI-verktyget hjälpte till att skriva själva programkoden, skapa testprogrammen, granska lösningen och formulera ett första utkast till dokumentationen.
Torvalds påpekar samtidigt att arbetet genomfördes under hans ledning och att han själv utförde prestandamätningarna.
Det är särskilt intressant eftersom Linuxkärnan är ett av världens mest granskade programvaruprojekt.
Ett litet programmeringsfel i kärnan kan orsaka allt från försämrad prestanda till systemkrascher och säkerhetsproblem.
Att AI nu används för att utveckla kod på denna nivå visar hur långt tekniken har kommit.
Samtidigt är det viktigt att understryka att AI inte har fått fria händer att ändra Linux. Torvalds har styrt arbetet och ansvarat för att bedöma resultatet.
Snabbare kod kan också skapa nya problem
Trots de imponerande resultaten är den nya lösningen långt ifrån färdig.
Den förändrade minneshanteringen innebär bland annat att vissa minnessidor måste behållas längre innan de kan återanvändas.
Det kan öka belastningen på minnessystemet och försämra prestandan i andra situationer.
När informationen som ska läsas inte redan finns i sidcachen kan den nya metoden dessutom innebära extra arbete.
Torvalds pekar själv på flera områden som behöver undersökas, bland annat minnesallokering, kompatibilitet och risken för prestandaförsämringar.
Det finns också begränsningar i själva mätningarna.
Testerna genomfördes på en enda dator med filsystemet ext4, och vissa säkerhetsåtgärder i processorn var avstängda.
Det återstår därför att undersöka hur tekniken fungerar på andra processorer, med andra filsystem och under verkliga arbetsbelastningar.
När kommer förbättringen till Ubuntu och Debian?
För vanliga Linuxanvändare innebär experimentet ännu ingen direkt förändring.
Ändringarna finns i en särskild experimentell utvecklingsgren som heter noref-filemap-read-with-llm.
Den är baserad på Linux 7.3-rc6 med ytterligare korrigeringar, men ändringarna har inte införts i den ordinarie Linuxkärnan.
Det innebär att användare av exempelvis Ubuntu, Debian och Fedora inte automatiskt får del av förbättringen.
Om tekniken visar sig vara tillförlitlig skulle den på sikt kunna vara särskilt användbar i servrar och andra system där många processorkärnor samtidigt läser information från samma filer.
För en vanlig persondator som används till webbsurfning, e-post och ordbehandling är det däremot inte säkert att förbättringen skulle märkas.
Kan AI bli framtidens kärnprogrammerare?
Experimentet väcker en större fråga: Vilken roll kommer artificiell intelligens att spela i framtidens programvaruutveckling?
AI används redan för att skriva program, föreslå förbättringar och upptäcka fel. Men här handlar det om betydligt mer avancerad programmering.
Minneshantering i en operativsystemskärna är ett område där små misstag kan få mycket stora konsekvenser.
Att Claude Code har kunnat hjälpa Linus Torvalds att utveckla och testa en lösning på denna nivå är därför anmärkningsvärt.
Det visar att AI kan fungera som ett kraftfullt hjälpmedel även för mycket erfarna programmerare.
Samtidigt visar experimentet varför mänsklig kompetens fortfarande behövs.
AI kan generera programkod och föreslå tekniska lösningar, men någon måste förstå konsekvenserna, granska säkerheten och avgöra om resultatet verkligen är en förbättring.
Det mest intressanta är därför inte bara att en AI-assisterad kodändring lyckades tredubbla prestandan i ett specialiserat test, utan att AI har kunnat bidra till utvecklingsarbetet i själva hjärtat av Linux.
Om ändringarna någonsin blir en del av den officiella Linuxkärnan återstår att se. Men Torvalds experiment visar redan hur samarbetet mellan människa och artificiell intelligens kan öppna nya möjligheter inom avancerad programvaruutveckling.
root@linux:~# cat /proc/ai-performance
> LINUX KERNEL / AI-EXPERIMENT
UTVECKLARE: Linus Torvalds
AI-VERKTYG: Claude Code
TEKNIK: RCU / Page Cache
PROCESSOR: Intel Core i7-8565U
TRÅDAR: 8
TEST: Upprepad läsning av 16 byte
[ PRESTANDAMÄTNING ]
TIDIGARE KOD:
10 miljoner läsningar/s
EXPERIMENTELL KOD:
30–33 miljoner läsningar/s
>> UPP TILL 3,3x SNABBARE <<
STATUS: EXPERIMENTELL KOD
KERNEL: Linux 7.3-rc6 (testbas)
MAINLINE: EJ INFÖRD
DATUM: 2026-10-10
OBS: Resultatet gäller ett specifikt
prestandatest, inte Linux generellt.
Utvecklare får använda AI för att diskutera idéer, förstå källkod och göra efterforskningar. Men kod som helt eller delvis bygger på material från språkmodeller som ChatGPT, Gemini eller GitHub Copilot ska normalt inte tas emot som bidrag till GNU Compiler Collection.
GCC Steering Committee, den grupp som leder utvecklingen av GNU Compiler Collection, har antagit en ny policy för användningen av artificiell intelligens och stora språkmodeller.
GNU Compiler Collection, vanligtvis förkortat GCC, är en samling kompilatorer för bland annat programmeringsspråken C, C++, Fortran och Ada. Programvaran är en central del av många Linuxsystem och används för att omvandla programmerares källkod till körbara program.
Den nya policyn innebär att GCC tills vidare kommer att avvisa bidrag som innehåller upphovsrättsligt betydande material som har skapats av en språkmodell.
Det räcker inte att redigera AI-koden
Reglerna omfattar inte bara kod som kopierats direkt från exempelvis ChatGPT eller GitHub Copilot. Även kod som senare har skrivits om, rättats eller förbättrats av en människa kan omfattas.
Det avgörande är om den färdiga koden fortfarande bygger på material som ursprungligen skapades av en språkmodell.
En utvecklare kan alltså inte låta en AI skapa en större funktion, städa upp koden manuellt och därefter behandla resultatet som ett helt självständigt arbete.
När ett kodbidrag väl har sitt ursprung i AI-genererat material fortsätter det, enligt policyn, att räknas som härlett från detta material.
AI får fortfarande användas som hjälpmedel
Policyn innebär inte ett fullständigt förbud mot AI-verktyg.
Utvecklare får fortfarande använda språkmodeller för att:
diskutera programmeringsidéer,
förstå befintlig källkod,
lära sig mer om ett obekant teknikområde,
undersöka möjliga lösningar,
genomföra allmän efterforskning.
Begränsningen gäller när upphovsrättsligt betydande material från språkmodellen faktiskt hamnar i den kod som skickas in till GCC-projektet.
En utvecklare kan exempelvis fråga en språkmodell hur en viss kompilatorteknik fungerar. Därefter kan utvecklaren själv konstruera och skriva en egen lösning. Det skiljer sig från att låta språkmodellen skapa själva implementationen och sedan använda den som grund för bidraget.
Vad betyder upphovsrättsligt betydande?
All kod är inte automatiskt tillräckligt originell eller omfattande för att skyddas av upphovsrätten.
En mycket enkel ändring, som att rätta ett stavfel, byta ett variabelnamn eller justera en uppenbar felskrivning, kan vara juridiskt obetydlig. Mer omfattande funktioner, algoritmer och implementationer kan däremot betraktas som upphovsrättsligt betydande.
Policyn innehåller därför vissa begränsade undantag.
GCC:s ansvariga utvecklare kan acceptera triviala eller juridiskt obetydliga ändringar som har skapats med hjälp av en språkmodell. Ändringen måste fortfarande uppfylla projektets vanliga kvalitetskrav, och användningen av AI ska redovisas tydligt.
Särskilda regler för testprogram
AI-genererade testfall kan också behandlas annorlunda än kod som blir en permanent del av GCC.
Ett testfall består ofta av ett mycket litet program som används för att återskapa ett fel eller kontrollera att kompilatorn beter sig på rätt sätt. Sådan kod är normalt inte en del av kompilatorns egen implementation.
Därför kan även upphovsrättsligt betydande AI-genererade testfall i vissa situationer accepteras.
Upphovsrätten är den stora frågan
Bakgrunden till försiktigheten är osäkerheten kring hur språkmodeller har tränats och vilka rättigheter som gäller för materialet de producerar.
En språkmodell kan ha tränats på stora mängder offentligt tillgänglig källkod. Det är inte alltid möjligt att avgöra om ett kodförslag är en helt ny konstruktion eller om det ligger nära kod som redan har skrivits av någon annan.
För ett stort projekt som GCC kan detta skapa både juridiska och praktiska problem. Projektet måste kunna veta att den kod som tas emot får distribueras under GCC:s licens och att bidragsgivaren har rätt att lämna över den.
En försiktighetsprincip för fri programvara
Den nya policyn visar att AI kan användas som ett verktyg under utvecklingsarbetet, men att ansvaret fortfarande ligger hos människan.
För GCC räcker det inte att en utvecklare förstår, granskar eller förbättrar den kod som en språkmodell har skapat. Om ett betydande kodbidrag bygger på AI-genererat material kan det fortfarande avvisas.
Budskapet till utvecklare är därför tydligt: använd gärna AI för att lära, resonera och undersöka – men skriv den kod som ska skickas in till GCC själv.
> FAKTA: GCC OCH AI-GENERERAD KOD
GCC är en samling kompilatorer
för bland annat C, C++, Fortran och Ada. GCC används i många
Linuxdistributioner och andra fria operativsystem.
GCC-projektets nya policy innebär att upphovsrättsligt betydande kod
som har skapats av en språkmodell normalt inte accepteras som bidrag.
Policyn gäller även kod som först har skapats av exempelvis ChatGPT,
Gemini eller GitHub Copilot och därefter har skrivits om eller
förbättrats av en människa.
AI får fortfarande användas för att diskutera idéer, förstå befintlig
kod, göra efterforskningar och lära sig mer om ett teknikområde.
Triviala ändringar och vissa testfall kan i särskilda fall accepteras.
Användningen av AI måste då redovisas tydligt.
Den ideella kodplattformen Codeberg förbjuder nu projekt som till största delen består av AI-genererad kod. Beslutet grundas på osäker upphovsrätt, säkerhetsrisker och svårigheten att avgöra vem som egentligen ansvarar för programvaran.
Den ideella kodplattformen Codeberg inför nya regler för programvara som har skapats med hjälp av generativ artificiell intelligens. Projekt där merparten av källkoden har skrivits av AI-verktyg får inte längre lagras på plattformen.
Codeberg är en tjänst för fri programvara och projekt med öppen källkod. Plattformen drivs utan vinstsyfte och bygger på programvaran Forgejo, som är ett öppet alternativ till bland annat GitHub.
Den nya begränsningen har lagts till i Codebergs användarvillkor efter att frågan diskuterats och godkänts genom organisationens gemensamma beslutsprocess. Regeln omfattar kod som huvudsakligen har skapats av generativa AI-tjänster, exempelvis Claude och OpenAI Codex.
Oklart vem som äger AI-skapad kod
Ett av Codebergs viktigaste argument handlar om upphovsrätt.
Generativa AI-system tränas på mycket stora mängder text och programkod. I många fall är det svårt att veta exakt vilket material som har använts vid träningen och vilka licenser som gäller för det ursprungliga materialet.
Det skapar flera obesvarade frågor. Kan AI-genererad kod innehålla delar som liknar upphovsrättsskyddad kod? Vem bär ansvaret om sådan kod publiceras? Kan den som använder AI-verktyget verkligen ge programmet en giltig licens?
Codeberg anser att den juridiska situationen fortfarande är för osäker för att plattformen ska tillåta projekt som till största delen består av AI-genererat innehåll.
Risk för skadlig och osäker kod
Codeberg lyfter även fram säkerheten.
Ett generativt AI-system förstår inte programkod på samma sätt som en erfaren utvecklare. Systemet skapar i stället svar genom att beräkna vilka ord, symboler och kodrader som sannolikt bör följa efter varandra.
Resultatet kan se korrekt och professionellt ut, trots att programmet innehåller allvarliga fel. Det kan exempelvis handla om säkerhetshål, felaktig hantering av lösenord eller kod som använder gamla och osäkra funktioner.
AI-verktyg kan dessutom producera skadlig kod, antingen avsiktligt efter en instruktion eller oavsiktligt genom ett felaktigt förslag. Enligt Codeberg har dagens AI-tjänster inte tillräckligt starka skydd för att garantera att större automatiskt skapade projekt är säkra.
I användarvillkoren skriver Codeberg att användare inte får dela projekt som huvudsakligen består av kod skriven av generativa AI-verktyg. Som skäl anges både den oklara upphovsrätten och risken för skadligt innehåll.
All användning av AI förbjuds inte
Den nya regeln innebär inte att utvecklare helt måste avstå från AI.
Det är fortfarande tillåtet att använda AI som ett begränsat hjälpmedel. En programmerare kan exempelvis be ett AI-system att förklara ett felmeddelande, föreslå hur en enskild funktion kan förbättras eller hjälpa till att skriva dokumentation.
Begränsningen gäller projekt där AI har producerat huvuddelen av själva källkoden.
Gränsen är dock inte särskilt tydlig. Codeberg har inte angett någon exakt procentsats för hur stor del av ett projekt som får vara AI-genererad. Det framgår inte heller hur kod som har skapats gemensamt av människor och AI ska bedömas.
Mänsklig granskning verkar inte räcka
Reglernas formulering innehåller inget tydligt undantag för kod som först har skapats av AI och därefter granskats av en människa.
Det innebär att ett projekt kan omfattas av förbudet även om utvecklaren har läst, testat och förstått varje kodrad. Den avgörande frågan verkar vara vem eller vad som ursprungligen skapade huvuddelen av koden.
Detta kan bli svårt att hantera i praktiken. Modern programutveckling sker ofta i flera steg. En utvecklare kan låta AI skapa ett första förslag, ändra stora delar av det och sedan bygga vidare manuellt.
När är koden då fortfarande AI-genererad? Codebergs regler ger ännu inget tydligt svar.
Svårt att upptäcka AI-skriven kod
Det finns i dag ingen helt pålitlig metod för att avgöra om ett program har skrivits av en människa eller av ett AI-system.
Till skillnad från bilder och vanlig text innehåller programkod ofta fasta strukturer och återkommande lösningar. Två utvecklare kan därför skriva mycket liknande kod utan att någon har kopierat den andra.
AI-genererad kod kan också redigeras, döpas om och blandas med mänskligt skriven kod. Efter tillräckligt många ändringar kan det vara nästan omöjligt att fastställa hur den första versionen skapades.
Codeberg har ännu inte förklarat hur plattformen ska upptäcka regelbrott eller vilken typ av bevis som kommer att krävas.
Det är därför möjligt att reglerna främst kommer att användas mot projekt som öppet beskriver sig som helt eller nästan helt AI-genererade.
En annan väg än GitHub
Codebergs beslut går i motsatt riktning jämfört med utvecklingen hos den kommersiella konkurrenten GitHub.
GitHub har under de senaste åren byggt in allt fler AI-funktioner för programmerare. AI-assistenter kan föreslå kod, besvara frågor om projekt och i vissa fall arbeta mer självständigt med programmeringsuppgifter.
Medan GitHub ser generativ AI som en central del av framtidens programutveckling väljer Codeberg alltså att dra en tydlig gräns.
Skillnaden speglar två olika synsätt. Det ena betonar snabbare utveckling och automatisering. Det andra lägger större vikt vid upphovsrätt, säkerhet, mänsklig kontroll och möjligheten att förstå hur ett program har skapats.
Kan påverka fler plattformar
Codebergs beslut är ett av de tydligaste exemplen hittills på en kodplattform som begränsar AI-genererad programvara i sina användarvillkor.
Plattformen nöjer sig inte med att rekommendera försiktighet eller kräva att AI-användning redovisas. Projekt som huvudsakligen har skapats av generativ AI måste i stället publiceras någon annanstans.
Det återstår att se hur reglerna kommer att fungera i praktiken. Codeberg behöver bland annat avgöra vad ordet ”huvudsakligen” betyder, hur misstänkta projekt ska granskas och hur utvecklare ska kunna försvara sig mot felaktiga anklagelser.
Beslutet visar samtidigt att frågan om AI-genererad kod inte bara är teknisk. Den handlar även om juridiskt ansvar, säkerhet, förtroende och vilken roll människor ska ha i framtidens programutveckling.
Nvidias Blackwell-arkitektur driver både enorma AI-system och grafikkort i vanliga datorer. Bakom namnet finns en ny generation kretsar som räknar med lägre precision, flyttar data i extrem hastighet och […]
I slutet av 1970-talet började persondatorn flytta ut från hobbyrummen och in i skolorna. Bell & Howells svarta version av Apple II Plus visar hur en vanlig hemdator anpassades […]
Den såg ut som en kraftig skrivmaskin och såldes som en programmerbar terminal. Men inuti Datapoint 2200 fanns en idé som kom att leva vidare i Intel 8008, Zilog […]
Data General/One lanserades 1984 och var en av de första bärbara datorerna som kombinerade batteridrift, IBM PC-kompatibilitet och en fullstor bildskärm. Den blev aldrig någon större försäljningsframgång, men dess […]
Långt innan Apple lanserade iPhone och Android blev världens vanligaste mobilplattform försökte IBM förena telefonen med datorn. Resultatet blev IBM Simon – en halvkilostung apparat med pekskärm, e-post, fax, […]
AMD EPYC 7302 är en kraftfull serverprocessor med 16 kärnor och 32 trådar, utvecklad för virtualisering, databaser och andra krävande arbetsuppgifter. Med Zen 2-arkitektur, 128 MB L3-cache, åttakanaligt DDR4-minne […]
LaserDisc var den stora, blanka videoskivan som lovade bättre bild, bättre ljud och snabbare åtkomst än VHS. Trots att formatet aldrig slog igenom på bred front blev det en […]
HP ProBook 430 G4 var en gång en modern och påkostad arbetsdator för företag. I dag har den hamnat i teknikens gränsland: fortfarande fullt användbar för kontorsarbete, men utan […]
Gevaert Automatic är en ovanlig mekanisk dubbel-8-kamera från tiden före Gevaerts sammanslagning med Agfa. Med fjäderdriven motor, utbytbart Steinheil-objektiv och filmhastigheter på upp till 32 bilder per sekund är […]
När IBM lanserade ThinkPad 701 år 1995 löste företaget problemet med små bärbara datorer på ett spektakulärt sätt. Datorns delade tangentbord vecklade automatiskt ut sig när locket öppnades och […]
Vi kommer hem till dig i Stockholm området och hjälper dig med dator, skrivare, kablar, TV, nätverk och annat tekniskt.
Vi arbetar med Linux, Windows och Mac.
Explore Local AI Studio, a free Linux toolkit for running AI models locally, including image generation, LLM chat, speech recognition, and text-to-speech. The post Machine Learning in Linux: Local AI Studio – Local AI Toolkit appeared first on Linux Today.
Learn how to install and configure UFW on Debian 13, set firewall rules, allow SSH connections, and secure your system against unwanted traffic. The post How To Set Up a Firewall with UFW on Debian 13 appeared first on Linux Today.
KDE Gear 26.08.2 delivers bug fixes and stability improvements for Kdenlive, NeoChat, Dolphin, and other KDE applications. The post KDE Gear 26.08.2 Released with Kdenlive, NeoChat, and Dolphin Fixes appeared first on Linux Today.
GNU Guix improves extension loading with compiled Guile modules and adds commands for package searches, system configuration, and container workflows. The post GNU Guix Package Manager Improves Extension Loading, Adds New Commands appeared first on Linux Today.
Mistral unveils Le Chonk, a trillion-parameter AI model with multimodal capabilities, strong coding benchmarks, and open weights planned for October. The post Mistral’s Le Chonk Arrives With a Trillion Parameters—and Something to Prove appeared first on Linux Today.
Tmux 3.8 improves floating pane management, adds built-in light and dark themes, enables mouse support by default, and enhances terminal workflows. The post Tmux 3.8 Terminal Multiplexer Brings Floating Pane Improvements, Built-In Themes appeared first on Linux Today.
Ubuntu Summit 26.10 takes place November 12–13, 2026, featuring free online talks, workshops, and discussions on open-source innovation. The post Ubuntu Summit for Ubuntu 26.10 Takes Place on November 12-13, 2026 appeared first on Linux Today.
Researchers found 543,699 active credentials exposed in public GitHub repositories, highlighting persistent security risks and gaps in secret protection. The post Over Half a Million Credentials Leaked on GitHub Remain Active appeared first on Linux Today.
Explore Fedora 45 Workstation's top new features, including GNOME 51, security enhancements, updated developer tools, and desktop improvements. The post Fedora 45 Workstation: Top New Features appeared first on Linux Today.
OpenVPN 2.7.8 fixes certificate validation flaws, Windows security vulnerabilities, and TLS issues while improving VPN reliability. The post OpenVPN 2.7.8 Released with Certificate and Windows Security Fixes appeared first on Linux Today.
Learn what’s new in the LibreOffice 26.8 release across Writer, Calc, Impress and the rest of the suite. LibreOffice 26.8 was released on 26 August 2026 for Windows, macOS and Linux. The updates are heavier on Writer than on Base or Draw, which is the usual pattern. The useful work is in how text is… […]
We round up the Fedora 45 workstation (upcoming) features, currently ongoing beta tests. Fedora Linux 45 Beta landed on 15 September 2026, and the final release is aimed at 20 October, with 27 October held as a fallback. This release brings the latest and greatest GNOME 51 on Workstation, KDE Plasma 6.7 on the Plasma… […]
We round up the best new features of GNOME 51 desktop environments. GNOME 51 brings a calmer, more practical desktop. One of the major highlights is smoother motion under load. Mutter’s reworked frame scheduling and screen frame delivery help animations stay smooth when the system is busy. Screen recording is faster too, because GNOME now… […]
In a bold move toward ultimate minimalism, developer Geir Isene has created Frame — the first X11 server for Linux written entirely in assembly language. The X server is one of those foundational pieces that most of us take for granted. It’s big, complex, and full of decades of legacy code. But what if someone… […]
Weston 16.0 released with major advances in HDR, color management, and Wayland protocol support. After about five months of development, the Weston project has officially released Weston 16.0, the reference Wayland compositor. This version brings important improvements that will help desktop environments like GNOME, KDE, and Enlightenment achieve better and more complete Wayland support. It’s… […]
GNOME OS is getting a dedicated “Test Center” that finally makes testing experimental apps and system components safe, simple, and reversible on image-based distributions. GNOME OS has always been that cool, slightly wild playground for people who live and breathe GNOME. It’s image-based, atomically updated, super secure… and until now, a bit of a pain… […]
Debian released important point updates for both its current stable and previous stable versions on July 11, with Debian 12 officially entering its Long Term Support phase. The Debian project released updated point versions for both its current stable release and the previous one on July 11, 2026. Debian 13.6 delivers 124 stability fixes and… […]
KDE Frameworks 6.28.0 Released with Android Calendar Plugin, New Barcode Support, and KIO Improvements. KDE has released Frameworks 6.28.0, the latest monthly update to its set of over 80 libraries that form the foundation of Plasma and most KDE applications. This release brings several useful new features along with the usual round of bug fixes… […]
System76 has officially released COSMIC 1.1.0, bringing a host of exciting improvements to their Rust-powered desktop environment. System76 has officially released COSMIC 1.1.0, the latest version of their exciting Rust-based desktop environment. This solid update brings many practical improvements across the board, making COSMIC even more polished and enjoyable to use. I have been following… […]
Shotcut 26.6 brings powerful High Dynamic Range preview, restored external monitor support, and several useful improvements. A new version of the popular free and open-source video editor Shotcut 26.6.25 is now available. This release brings excellent HDR (High Dynamic Range) preview and export capabilities, brings back the long-missing external monitor support using a system display,… […]
Annons
Datorservice
Trasiga dator? Och bor i Stockholm?
Bromma Datorservice sedan 2007.
PHP releases emergency security updates addressing two critical vulnerabilities that could allow unauthenticated remote code execution on affected servers.
Varför ska du linuxifiera din dator? En 10–15 år gammal premiumdator är inte skräp. Den kan ofta användas i flera år till. Med Linux får du ett system som är mer oberoende av de stora teknikjättarna Google, Microsoft och Apple. Det starkaste argumentet för att köra Linux är att du kan använda din dator några […]
Men först: vad är Linux? Troligen använder du redan Linux utan att veta om det. Linux är en kärna, alltså en grundkomponent som ett operativsystem behöver för att kunna hantera filer, kommunicera med internet, styra hårdvara och mycket annat. Det som gör Linux speciellt är att det är släppt under en licens som gör att […]
Datorproblem kan vara både frustrerande och tidskrävande – men hjälp finns nära till hands. Hos Datorhjälp i Bromma får du personlig och kunnig support, oavsett om det gäller en trasig laptop, krånglande e-post eller installation av ny teknik i hemmet. Med butik på Orrspelsvägen 13 och möjlighet till hembesök över hela Stockholm hjälper våra erfarna […]
När datorn krånglar, Wi-Fi-uppkopplingen sviktar eller skrivaren vägrar fungera kan vardagen snabbt bli frustrerande. För boende kring Karlaplan finns nu möjlighet att få snabb och personlig datorhjälp direkt i hemmet – till ett förmånligt pris med RUT-avdrag. Allt fler hushåll runt Karlaplan väljer att få teknisk hjälp på plats i stället för att ta sig […]
När datorn krånglar, wifi slutar fungera eller den nya mobilen känns svår att förstå finns personlig hjälp att få i Bergshamra. Genom hembesök i lugn miljö och pedagogiskt stöd på plats blir tekniken enklare att hantera – dessutom till halva kostnaden tack vare RUT-avdraget. Bergshamra. När datorn låser sig, e-posten slutar fungera eller den nya […]
När datorn krånglar, wifi strular eller den nya mobilen känns svår att förstå finns personlig hjälp att få i Hässelby Strand. Genom hembesök i lugn miljö och pedagogiskt stöd på plats blir tekniken enklare att hantera – dessutom till halva kostnaden tack vare RUT-avdraget. Hässelby Strand. När datorn låser sig, e-posten slutar fungera eller den […]
När tekniken krånglar i vardagen – från datorer som låser sig till wifi som inte fungerar – finns personlig hjälp att få i Högdalen. Med hembesök i lugn och trygg miljö, pedagogiska förklaringar och möjlighet till halva kostnaden genom RUT-avdraget blir det enklare att få digitala problem lösta. Högdalen. När datorn fryser, e-posten slutar fungera […]
När datorn krånglar, Wi-Fi-uppkopplingen svajar eller skrivaren vägrar fungera kan vardagen snabbt bli både stressig och tidskrävande. För boende i Rågsved finns nu möjlighet att få snabb och personlig datorhjälp direkt i hemmet – till ett förmånligt pris med RUT-avdrag. När datorn krånglar, Wi-Fi-uppkopplingen svajar eller skrivaren vägrar fungera kan vardagen snabbt bli både stressig […]
När tekniken krånglar i vardagen – från strulande datorer och e-post till wifi som inte vill fungera – finns personlig hjälp att få i Vårberg. Med hembesök i lugn och ro och möjlighet till halva kostnaden via RUT-avdraget erbjuds ett tryggt och pedagogiskt stöd för den som vill få tekniken att fungera igen. Vårberg. När […]
När datorn krånglar, internetuppkopplingen svajar eller skrivaren vägrar fungera kan vardagen snabbt bli både stressig och tidskrävande. För boende i Norsborg finns nu möjlighet att få snabb och personlig datorhjälp direkt i hemmet – till ett förmånligt pris med RUT-avdrag. Allt fler hushåll i Norsborg väljer att få teknisk hjälp på plats i stället för […]
ASUS TP500LA är en mångsidig bärbar dator som passar bra för webbsurfning, e-post, ordbehandling, kontorsarbete och annan vardagsanvändning. Datorn är utrustad med en Intel Core i5-4210U på 1,70 GHz, med 2 kärnor och 4 trådar, samt 8 GB DDR3-minne. Lagringen består av en 1 TB Western Digital HDD samt en extra 24 GB SanDisk SSD. […]
Dell Inspiron 1721 är en äldre men fullt användbar bärbar dator som passar bra för enklare vardagsuppgifter som webbsurfning, e-post, ordbehandling och enklare multimedia. Datorn är utrustad med en AMD Athlon 64 X2 TK-57 dubbelkärnig processor på 1,90 GHz samt 2 GB arbetsminne. Lagringen består av en 120 GB Kingston SSD, vilket ger snabbare uppstart […]
En äldre och enkel bärbar dator för grundläggande användning. Acer Aspire V5-531 kör Debian 13 och passar för exempelvis webbsurfning, e-post, ordbehandling och enklare strömning som SVT Play. Acer Aspire V5-531 är en äldre men fullt fungerande bärbar dator som passar för enklare användning, exempelvis webbsurfning, e-post, ordbehandling och andra vardagliga uppgifter. Datorn har en […]
En äldre bärbar dator behöver inte vara uttjänt bara för att den inte längre klarar de senaste och mest krävande programmen. Den här Asus X551MA från mitten av 2010-talet har fått nytt liv med Debian och visar hur fri programvara kan göra enkel, åldrad hårdvara användbar igen. Med rätt anpassningar räcker datorn fortfarande gott för […]
Acer Aspire 5741G är en äldre bärbar dator som fortfarande klarar enklare vardagsuppgifter med Linux Mint 22.2 ”Zara”. Med en Intel Core i5-processor, separat NVIDIA GeForce GT 320M-grafik och en hårddisk på 320 GB passar den för ordbehandling, e-post, webbsurfning, film och enklare Linuxprojekt, även om mer arbetsminne och en SSD skulle göra den betydligt […]
ASUS K53TK är en äldre bärbar dator som har fått nytt liv med Ubuntu 24.04.4 LTS och en snabb Crucial SSD på 240 GB. Med en fyrkärnig AMD A6-processor, 4 GB arbetsminne, dubbla Radeon-grafikkretsar och USB 3.0 passar den fortfarande för ordbehandling, webbsurfning, film och andra vardagliga uppgifter. ASUS K53TK är en äldre bärbar dator […]
Acer Aspire 5742 är en äldre bärbar dator som har fått nytt liv med en snabb Crucial SSD på 480 GB och Linux Mint 22.3 ”Zena”. Med en Intel Core i5-processor, 4 GB arbetsminne och gigabit Ethernet fungerar den fortfarande bra för ordbehandling, e-post, enklare webbsurfning, film och andra vardagliga uppgifter. Acer Aspire 5742 är […]
Acer Aspire 7750Z är en äldre bärbar dator med stor bildskärm, 4 GB arbetsminne och en mekanisk hårddisk på 500 GB. Med Linux Mint 22.3 ”Zena” installerat fungerar den fortfarande för ordbehandling, e-post, enklare webbsurfning, film och andra vardagliga uppgifter. Ett framtida byte till SSD skulle dessutom kunna göra datorn märkbart snabbare och mer responsiv. […]
Acer Aspire F5-521 är en äldre bärbar dator som fortfarande fungerar bra för enklare vardagsuppgifter. Med fyrkärnig AMD-processor, 4 GB arbetsminne, integrerad Radeon-grafik och en SSD på 128 GB passar den för exempelvis ordbehandling, e-post, webbsurfning och multimedia. Datorn kör Ubuntu Linux, vilket ger den goda möjligheter att fortsätta användas som vardagsdator, reservdator eller återbruksdator. […]
HP EliteBook 820 G1 är en kompakt och välbyggd bärbar företagsdator som passar bra för vanligt vardagsbruk, studier, webbsurfning, e-post och enklare kontorsarbete. Datorns smidiga format gör den lätt att bära med sig. Den passar därför bra som arbetsdator, studiedator eller som en extra dator i hemmet. Den snabba SSD-lagringen gör att datorn startar snabbt […]
Artificiell intelligens blir allt vanligare inom programmering, men hur ska man hantera kod som skrivits med hjälp av AI? Frågan har skapat en intensiv debatt bland utvecklarna av Linux. Nu tar Linux skapare Linus Torvalds tydligt ställning: Det viktiga är inte vilka verktyg programmeraren använder, utan att personen förstår och tar ansvar för resultatet. Linux…
Linux skapare Linus Torvalds har tagit hjälp av AI-verktyget Claude Code för att optimera Linuxkärnan. I ett experiment har han lyckats mer än tredubbla antalet läsoperationer per sekund genom att förändra hur operativsystemet hanterar arbetsminnet. Resultatet visar AI-teknikens möjligheter inom avancerad programmering, men väcker också frågor om tillförlitlighet och säkerhet. När processorkärnorna konkurrerar om minnet…
Utvecklare får använda AI för att diskutera idéer, förstå källkod och göra efterforskningar. Men kod som helt eller delvis bygger på material från språkmodeller som ChatGPT, Gemini eller GitHub Copilot ska normalt inte tas emot som bidrag till GNU Compiler Collection. GCC Steering Committee, den grupp som leder utvecklingen av GNU Compiler Collection, har antagit…
Den ideella kodplattformen Codeberg förbjuder nu projekt som till största delen består av AI-genererad kod. Beslutet grundas på osäker upphovsrätt, säkerhetsrisker och svårigheten att avgöra vem som egentligen ansvarar för programvaran. Den ideella kodplattformen Codeberg inför nya regler för programvara som har skapats med hjälp av generativ artificiell intelligens. Projekt där merparten av källkoden har…
