TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #367 · 30.05
Поговорим про ML. Пару дней назад вышла новость о том, что в продажу поступила первая русскоязычная книга, половину текста в которой написала нейросеть ruGPT-3. А до этого вы все наверняка натыкались на очень яркие записи про Dalle и Imagen, где нейросеть по описанию рисует картинку, и получается очень любопытно. Такими темпами скоро нейросети превратятся в крипту: высокотехнологичную вещь, о которой, однако, в среде приличных технарей лучше не упоминать. Потому что то, каким образом это используется, и то, какой образ этому создают в массах, расходится не только с реальностью, но и с определённым уровнем вменяемости. Кстати, ML ещё и может ярко демонстрировать эффект Даннинга-Крюгера. Мем про "Ты чё, пёс, я математик!" нифига не шутка. Человек может считать себя крутым программистом, если научился комбинировать чужие библиотеки на питоне. Хотя на самом деле простейшую практическую задачу решить не способен -- я с такими сталкивался лично. ML-щики вообще пихают свои нейросети куда ни попадя, считая, что это волшебная таблетка и швейцарский нож для любых ситуаций. Мне рассказывали случай, когда на хакатоне по работе с данными выиграл человек, который просто аккуратно вручную подобрал нужные зависимости в Excel :) Глобально же нейросетями пытаются решать три вида задач: 1. Информации в вопросе много, а в ответе нужно мало. Например, распознавание образов и символов. Подбор значений каких-нибудь коэффициентов. Приложение "Хотдог или не хотдог" из сериала Кремниевая Долина. Обычно нейросети справляются с таким очень хорошо. Рукописный ввод распознают шикарно, по фото могут назвать породу собаки, математические формулы читают. Но важно понимать, что под капотом даже у такой нейросети не возникает никаких понятных вам символов. Например, при распознавании рукописного ввода случайный набор пикселей, не имеющий для человека смысла, может быть с той же степенью уверенности интерпретирован нейросетью, как совершенно чёткая буква А. Просто мы на такой случайный набор не попадаем почти всегда, и поэтому всё ок. 2. Информации в вопросе средне, и в ответе нужно средне. Как правило, это предсказание, восстановление недостающих данных, улучшение качества фото, раскрашивание ч/б. С такими задачами нейросети справляются уже средненько. Улучшенный нейросетью снимок сразу видно. Предсказание лишь ненамного точнее, чем случайный выбор. Польза в том, что в обращении такие сети просты, а результат всё-таки дают. Но не стоит их переоценивать. Например, сюда можно отнести задачу суммаризации текста (по большому объёму текстов тебе печатают выжимку). Мои товарищи в одном чате несколько дней игрались с ботом-суммаризатором, и в основном половина написанных им фраз это просто мусор и ерунда для ржача. Но в другой половине всё-таки какой-то совсем небольшой смысл проглядывался. Недостаточный для того, чтобы задалбывать этим ботом участников чата (привет, ребята :) ), но не абсолютный рандом. 3. Информации в вопросе мало, а в ответе нужно много. Это генерация данных: вот как раз написание текстов, составление рисунков, логотипов и так далее. Так вот, по моему скромному, но всё-таки хоть немного компетентному мнению, в таких вопросах нейросети выдают полную херню. И хвалёная логотипная нейросетка Лебедева — тоже полная херня. И распиаренная GPT ничего толкового не пишет. Когда читаешь примеры в новостях-анонсах, сразу думаешь: "Вау, как круто!". Но когда пробуешь сам: ruGPT-3 по уровню осмысленности где-то чуть ниже "Яндекс.Рефератов", если помните такой сервис и суть его работы. Я не знаю, будут ли сети по созданию изображений работать так круто (сейчас доступа к ним ни у кого нет), но книга в соавторстве с человеком стала возможна только по той причине, что в качестве человека взяли Павла Пепперштейна, который берёт случайные комбинации словосочетаний и выдаёт это за литературу. Поверьте: человечество пока что в безопасности касательно захвата машинами. #dev
Hashtags
Търсене: #databreach
@WorldNews · Post #73974 · 08.04.2026 г., 19:44
10 petabyte (10000 terabyte) of data allegedly stolen from Chinese supercomputer, including classified defense documents [Read FullArticle] @WorldNews#CyberSecurity#DataBreach#GlobalNews
@WorldNews · Post #74316 · 23.04.2026 г., 12:19
Medical data of half a million Britons listed for sale on Chinese website, government says [Read FullArticle] @WorldNews#DataBreach#UKNews#DataPrivacy
Hashtags
@WorldNews · Post #73940 · 07.04.2026 г., 12:14
One of the largest corporate espionage and data breach scandals in digital history: New "BrowserGate" report claims LinkedIn secretly scans user browsers [Read FullArticle] @WorldNews#LinkedIn#DataBreach#CyberSecurity
@venturevillagewall · Post #4166 · 16.02.2025 г., 13:00
Nippon Steel Hit by Ransomware Attack 💻 Nippon Steel faces serious breach from BianLian, stealing 500GB of sensitive data. The attackers disclosed private info including financial data and personal details of top executives. With over 113,000 employees and $57.5B annual revenue, Nippon Steel is a key player in the steel industry worldwide. The hack adds to the company's challenges in 2025. 📌 For more details, visit Financial Times. #NipponSteel#BianLian#CyberSecurity#DataBreach#Ransomware#SteelIndustry#Japan#TechNews
@CryptoM · Post #65151 · 11.04.2026 г., 13:05
🚀 Lakeview Loan Servicing Reaches $26 Million Settlement Over Data Breach Lakeview Loan Servicing has agreed to a proposed $26 million settlement following a data breach that impacted 2.53 million individuals in the United States. According to NS3.AI, the lawsuit alleges that unauthorized actors gained access to the company's systems, potentially exposing names, Social Security numbers, financial account details, and other personal information. While Lakeview denies any wrongdoing, eligible class members may receive compensation, credit monitoring, and identity protection if the settlement is approved. #DataBreach#Settlement#Privacy#IdentityProtection#FinancialServices#CyberSecurity#USNews
@CryptoM · Post #64880 · 10.04.2026 г., 06:24
🚀 Security Concerns Arise Over LLM Agent API Routers On April 10, Solayer founder @Fried_rice highlighted on social media the growing reliance of large language model (LLM) agents on third-party API routers, which distribute tool call requests to multiple upstream providers. According to BlockBeats, these routers operate as application layer proxies and can access each JSON payload in plaintext during transmission. However, no provider currently enforces encryption integrity protection between the client and upstream models. A study tested 28 paid routers purchased from platforms like Taobao, Xianyu, and Shopify independent sites, along with 400 free routers collected from public communities. The findings revealed that one paid router and eight free routers were actively injecting malicious code. Additionally, two routers deployed adaptive evasion triggers, 17 accessed AWS Canary credentials owned by researchers, and one stole ETH from a private key held by researchers. Further poisoning studies demonstrated that seemingly harmless routers could also be exploited. A leaked OpenAI key was used to generate 100 million GPT-5.4 tokens and over seven Codex sessions. Weaker bait configurations resulted in 2 billion billing tokens, 99 credentials across 440 Codex sessions, and 401 sessions running autonomously in YOLO mode. The research team developed an experimental proxy named Mine, capable of executing all four types of attacks on four public proxy frameworks. They also verified three client defense strategies: fault lock strategy gating, response-side anomaly screening, and append-only transparent logging. #LLM#API#Security#CyberSecurity#Malware#DataBreach#Encryption#Proxy#AI#MachineLearning#ETH
@CryptoM · Post #65165 · 11.04.2026 г., 14:20
🚀 Heart South Reports Potential Data Breach Affecting Thousands Heart South has announced that approximately 46,666 individuals may have been affected by a data breach, with patient information from its network appearing on the dark web. According to NS3.AI, the company has been unable to verify if any specific individual's data was compromised. Notifications regarding the potential breach began being distributed in April 2026. #HeartSouth#databreach#patientdata#darkweb#NS3AI#privacy#cybersecurity#datasecurity#breachnotification#April2026