Google bringt JPEG XL zurück in Chrome

Was dieses Video behandelt

• Die Chrome-Ankündigung wurde am 6. Oktober 2026 veröffentlicht und nennt Chrome 155. Sie belegt nicht, dass jeder Website-Besucher bereits eine unterstützte Version verwendet.
• Google schreibt dies dem anhaltenden Feedback der Entwickler und dem Interop-Prozess zu. Der jxl-rs-Decoder verwendet Rust und optimierte Vektoroperationen, während kleine, überprüfte unsichere Bereiche und die Browser-Sandbox bestehen bleiben.
• Googles beworbene Komprimierungsverbesserung von 30–50 % verwendet JPEG als Basis. Die tatsächlichen Einsparungen hängen von den Bildern, den Encoder-Einstellungen und der visuellen Qualität ab.
• Gianni Rosatos Encoder-Vergleich vom September bevorzugt AVIF in seinem getesteten Bereich der verlustbehafteten Wiedergabetreue. Er entwickelt konkurrierende AVIF-Tools; sein Ergebnis und Googles JPEG-Basisanspruch messen unterschiedliche Vergleiche.
• Vergleichen Sie Formate auf repräsentativen Bildern und halten Sie kompatible Fallbacks bereit. JPEG XL unterstützt auch die reversible, verlustfreie Transkodierung bestehender JPEG-Dateien.
• OpenAI veröffentlichte 722 Manuskripte, gruppiert in 372 Familien, mit unterschiedlicher Verifizierung und vielen Lean-Formalisierungen. Das Modell bleibt unveröffentlicht, und Pro-äquivalente Rechenwerte sind weder ein Einzelhandelspreis noch eine Garantie für die verstrichene Zeit.
• Der ESP32-C3-Ersteller berichtet über eine RAM-Nutzung von etwa 50 KB durch die Speicherung sortierter Domänen-Hashes im Flash-Speicher. DNS-basiertes Blockieren hat Einschränkungen bei gleichnamigen Domänen und alternativen Resolvern; Hash-Kollisionen können zu Überblockierungen führen. Hardware-Ergebnisse wurden für diese Episode nicht unabhängig gemessen.

Übersetztes Transkript

Aus der englischen Originalerzählung übersetzt. Verfügbare Audio- und Untertitel werden von YouTube gesteuert.

Warum bringt Chrome JPEG XL zurück?

0:00 Sie denken wahrscheinlich, Google hat JPEG XL begraben. Chrome bringt es zurück, nachdem die experimentelle Unterstützung entfernt wurde, und Rust hat geholfen, es durch die Tür zu bekommen. In diesem Video: Warum hat Google seinen Kurs geändert? Und sollten Sie Ihre Bildpipeline ändern? Es ist Mittwoch, der 7. Oktober, und das ist The Daily Diff. Behalten Sie ein Detail im Auge. Ihre bestehenden JPEGs haben einen Weg in dieses Comeback.

0:20 Am Dienstag kündigte Google die JPEG XL-Dekodierung ab Chrome 155 an. Heute stieg die Ankündigung auf Hacker News, neben dem mathematischen Beweis-Dump von OpenAI und einem Zwei-Dollar-Board, das Werbedomänen blockiert. Chromes früheres Experiment endete 2023.

Warum bekam das abgelehnte Format eine weitere Chance?

0:35 Googles Erklärung umfasste unzureichendes Ökosystem-Interesse, was unangenehm ist, wenn der größte Browser kontrolliert, ob das Ökosystem Ihr Ding tatsächlich nutzen kann. Der neue Beitrag würdigt das anhaltende Entwickler-Feedback, einschließlich des Interop-Prozesses. Die Leute, die danach fragten, fragten weiter, und Google verweist nun auf Browser-Tests, die das Format konsistent verhalten lassen sollen. Die Ankündigung würdigt Mitwirkende, darunter Helmut Januschka.

0:57 Manchmal ist der effektivste Fahrplan, sich zu weigern, das Problem zu schließen.

Was hat sich im Decoder geändert?

1:01 Die größte Implementierungsänderung ist ein Decoder namens jxl-rs, geschrieben in Rust. Bilddecoder verarbeiten komplizierte Dateien, die von Fremden geliefert werden, was sie zu einem spektakulären Ort macht, um dem Internet versehentlich zu vertrauen. Rust hilft, Klassen von Speicherfehlern zu verhindern, bevor sie zu Browser- Schwachstellen werden. Google behält immer noch die Sandbox, und die Implementierung enthält immer noch kleine, sorgfältig überprüfte unsichere Bereiche. Sicherheit bekommt Schichten, weil die Realität immer wieder die Nähte findet.

1:27 Google sagt, dass Fuzzing und KI-Codeüberprüfung in der Geschichte dieses Decoders keine Speicherfehler gefunden haben. Das ist ein nützlicher Bericht vom Team, das es ausliefert. Zukünftige Angreifer werden den Blogbeitrag wahrscheinlich nicht als verbindlichen Vertrag akzeptieren. Erste Frage beantwortet. Entwicklerdruck und ein optimierter Rust-Decoder öffneten die Tür wieder. Google hat eine Entscheidung mit technischer Grundlage rückgängig gemacht, was auch im Internet erlaubt ist. Nun die Benchmark-Folien.

Schlagen die kleineren Dateien AVIF?

1:48 Google bewirbt eine 30 bis 50 Prozent bessere Komprimierung als JPEG. Kleinere Downloads können Ihren Nutzern und Ihrer Bandbreitenrechnung helfen, aber dieser Bereich hängt davon ab, was Sie kodieren und wie Sie die Qualität vergleichen. Der Komprimierungsingenieur Gianni Rosato veröffentlichte einen Vergleich im September, bei dem moderne AVIF-Encoder JPEG XL in seinem getesteten Treuebereich schlugen. Er arbeitet an konkurrierenden AVIF-Tools, also behalten Sie diesen Anreiz neben den Diagrammen im Auge. Diese Vergleiche verwenden unterschiedliche Baselines.

2:12 Altes JPEG zu schlagen, lässt Raum für AVIF, um eine Arbeitslast zu gewinnen. Google selbst empfiehlt, beide Formate auszuprobieren, was für eine Startankündigung ungewöhnlich praktisch ist. Die anderen Attraktionen von JPEG XL umfassen hohen Dynamikbereich, verlustfreie Bilder und feinkörnige progressive Dekodierung. Die Community veröffentlicht interaktive Demos zur Erkundung des Formats. Ihr Publikum kann ein nützliches Bild sehen, während der Rest ankommt. Für die Bereitstellung halten Sie ein Fallback-Bild bereit und überprüfen Sie die Unterstützung in den Browsern, die Ihre Kunden tatsächlich verwenden.

2:37 Die Ankündigung nennt Chrome 155. Das gibt Ihnen eine Zielversion, und Ihre Analysen sagen Ihnen, wann Ihr Publikum dort ankommt. Zweite Frage beantwortet. Testen Sie Ihre echten Bilder, bevor Sie die Pipeline ändern, und bewahren Sie den Kompatibilitätspfad. Ein Bildformat, das Bytes spart, ist nützlich. Eine Migration, die Ihren Checkout-Button versteckt, ist eine teure Interpretation des Minimalismus. Unterdessen veröffentlichte OpenAI am Dienstag mathematische Manuskripte und unterstützende Beweisartefakte.

Was hat OpenAI eigentlich veröffentlicht?

3:00 Das Repository enthält 722 Manuskripte, gruppiert in verwandte Familien. Die Schlagzeilenzählung umfasst Begleitargumente und alternative Beweise, lesen Sie also, was jedes Papier tatsächlich behauptet. Viele haben formale Beweise in Lean, was es einem Computer ermöglicht, mathematische Deduktionen zu überprüfen. Andere warten noch auf die Formalisierung, und OpenAI warnt ausdrücklich, dass einige unformalisierte Ergebnisse Probleme haben könnten.

3:21 Das Repository stellt Forschern Material zur Verfügung, das sie prüfen und anfechten können. Das Modell bleibt unveröffentlicht. OpenAI sagt, dass jedes Ergebnis durchschnittlich etwa drei Stunden gleichwertiger ChatGPT Pro Rechenleistung benötigte. Das beschreibt den Rechenaufwand. Es gibt Ihnen weder eine Garantie für die tatsächliche Uhrzeit noch einen Einzelhandelspreis für die Erstellung eines Theorems. Die Veröffentlichung folgt einer Konsultation mit einer unabhängigen Mathematik-

3:40 Beratergruppe und beinhaltet einen Revisions- und Zitationsprozess. Die Akademie bekommt einen neuen Haufen Hausaufgaben, plus die viel nützlichere Fähigkeit, auf die genaue Seite zu zeigen, die repariert werden muss. Die Lean-Maintainer empfehlen, kleine Teile gleichzeitig zu kompilieren. Selbst ein mathematischer Durchbruch trifft irgendwann auf den alten Feind der Software, das Beenden des Builds. Schließlich läuft ein Open-Source-DNS-Werbeblocker auf einem winzigen Zwei-Dollar-Mikrocontroller-

Wie blockiert ein Zwei-Dollar-Board Domänen?

4:03 Board. Der Trick des Erstellers besteht darin, sortierte Domänen-Hashes im Flash-Speicher zu speichern, sodass die Blockliste nicht im knappen Arbeitsspeicher leben muss. Das Projekt berichtet über ungefähr fünfzig Kilobyte RAM-Nutzung. Es sucht eine angeforderte Domäne in der Flash-Tabelle, blockiert eine Übereinstimmung und leitet andere Abfragen stromaufwärts weiter. Ihr Router kann einen winzigen Türsteher mit einer sehr spezifischen Gästeliste erwerben. Die DNS-Filterung funktioniert auf Domänenebene. Anzeigen, die von derselben Domäne wie nützliche Inhalte bereitgestellt werden, können durchrutschen,

4:28 und Clients, die einen anderen Resolver verwenden, können ihn umgehen. Halten Sie Ihre Erwartungen kleiner als das Board, was ein anspruchsvolles Größenkriterium ist. Und das Detail zu Ihren bestehenden JPEGs? JPEG XL unterstützt verlustfreie JPEG-Transkodierung,

Können Ihre bestehenden JPEGs am Comeback teilnehmen?

4:40 mit einem Pfad zur Rekonstruktion des ursprünglichen JPEGs. Das gibt einem alten Bildarchiv eine Migrationsoption ohne eine weitere Generation von Qualitätsverlust. Testen Sie die Kompromisse bei Speicher und Lieferung. Wenn Sie dies lieber lesen als mich sprechen hören, landet der Diff jeden Morgen kostenlos in Ihrem Posteingang unter thedailydiff.dev, Link unten. Das heutige Urteil: SHIP IT.

Warum sollte ich den Decoder versenden und die Migration testen?

4:58 Ich würde den zusätzlichen Decoder versenden, weil die Browserunterstützung Entwicklern eine echte Wahl gibt, und ich würde die Migration an unseren eigenen Bildern testen. Abonnieren, die Glocke drücken und mir in den Kommentaren sagen, ob Sie es anders abgestempelt hätten. Und das ist der Diff für heute. Ich bin Niko von Axrisi. Verantwortungsvoll zusammenführen. Responsible merging.

Quellen

1. Shipping JPEG XL in ChromeChrome for Developers
2. JPEG XL prototype and November 2022 removal discussionChromium Blink developers
3. Contemporaneous JPEG XL deprecation commentaryFree Software Foundation
4. The case against JPEG XL — competing-encoder benchmarkGianni Rosato
5. JPEG XL FAQ and reversible JPEG transcodingJPEG XL community
6. HTML picture element and fallback selectionMDN Web Docs
7. Progressive loading demoJPEG XL community
8. Distance versus effort visualizerJPEG XL community
9. Sharing AI progress in mathematicsOpenAI
10. Mathematical manuscripts and proof artifactsOpenAI on GitHub
11. Lean formalization library build notesOpenAI on GitHub
12. ESP32-C3 hash-in-flash DNS ad blockerM-Abozaid on GitHub