TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

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

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #postquantum

当前筛选 #postquantum清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9794 · 02.04.2026 г., 11:01

⚡️Google показала, что квантовые компьютеры угрожают практически всей экосистеме криптовалют. Команда Google Quantum AI совместно с исследователями Ethereum Foundation и Стэнфорда опубликовали исследование, которое рисует тревожную картину: квантовая угроза касается не отдельных блокчейнов, а криптовалютной индустрии в целом - от базовых транзакций до смарт-контрактов, механизмов консенсуса, стейблкоинов и токенизированных активов. В центре работы - оценки ресурсов для взлома криптографии на эллиптических кривых secp256k1, которая защищает подписи в Bitcoin, Ethereum и множестве других блокчейнов. Авторы разработали квантовые схемы, которые потребуют менее 500 тысяч физических кубитов (в 20 раз меньше, чем считалось ранее). Для контекста: крупнейшие квантовые процессоры сегодня содержат порядка 1000 кубитов, но индустрия масштабируется быстро, и финишная черта теперь значительно ближе. 🟡Скорость На сверхпроводящей архитектуре такая атака займёт около 9 минут при среднем времени блока Bitcoin в 10 минут. Это означает, что квантовый атакующий теоретически способен перехватить транзакцию прямо из мемпула, вычислить приватный ключ и подменить перевод до его записи в блокчейн. Вероятность успеха такой атаки авторы оценивают примерно в 41%. 🟡Перехват транзакций - лишь часть проблемы. Исследование разбирает уязвимости всей криптоэкосистемы. Около 6,9 млн. BTC (порядка 35% всех монет в обращении) уже подвержены атакам по раскрытым или повторно использованным ключам, включая 1,7 млн BTC на ранних адресах эпохи Сатоши. Современный формат Taproot (P2TR), принятый в 2021 году, парадоксальным образом вернул уязвимость, устраненную предшественниками: он снова записывает публичный ключ открыто в блокчейн. 🟡Ethereum еще уязвимей. Авторы выделяют 5 отдельных категорий: 🟠аккаунты с раскрытыми ключами (~20,5 млн. ETH в топ-1000 кошельков); 🟠админ-ключи смарт-контрактов (2,5 млн. ETH плюс ~200 млрд. USD в стейблкоинах и токенизированных активах); 🟠код L2-протоколов и мостов (~15 млн. ETH); 🟠консенсусный слой с 37 млн. ETH в стейкинге и механизм Data Availability Sampling, где однократная квантовая атака создает переиспользуемый бэкдор, работающий уже без квантового компьютера. 🟡Угроза распространяется далеко за пределы двух крупнейших блокчейнов. Litecoin, Dogecoin, Bitcoin Cash, Zcash, Monero, Solana, Cardano, Rootstock - все используют криптографию на эллиптических кривых и находятся в зоне риска. Приватные блокчейны (Zcash и Monero) столкнутся еще и с ретроактивной деанонимизацией: будущий квантовый атакующий сможет расшифровать исторические конфиденциальные транзакции. Стейблкоины и токенизированные активы наследуют все уязвимости хост-блокчейнов, а прогнозируемый рост рынка токенизации до 16 трлн USD к 2030 году многократно увеличивает масштаб потенциального ущерба. При этом Proof-of-Work-майнингу Bitcoin квантовые компьютеры не угрожают: ускорение от алгоритма Гровера полностью поглощается накладными расходами квантовой коррекции ошибок. Для подтверждения своих оценок без раскрытия деталей атаки команда применила криптографическое доказательство с нулевым разглашением - прецедент ответственного раскрытия в квантовом криптоанализе. Авторы призывают все криптосообщества как можно скорее начинать миграцию на постквантовую криптографию, ссылаясь на успешные примеры: блокчейн QRL, первую PQC-транзакцию на Algorand, эксперименты на Solana и XRP Ledger. 🟡Блогпост 🟡Исследование @ai_machinelearning_big_data #QuantumComputing#Crypto#PostQuantum#Google

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #4297 · 03.03.2025 г., 19:00

Major Crypto Movements and Developments 🚨 1,823,409 #SOL ($274M) transferred to Coinbase Institutional. Whale Alert details multiple transfers. ANTHROPIC achieves $61.5B valuation; former FTX stake now worth $5B. Michael Saylor predicts Bitcoin market cap could reach $20-$200 trillion. His company paused BTC purchases; only 904 BTC away from 500,000 total. ZKnox launches with Ethereum Foundation support, focusing on post-quantum cryptography to enhance Ethereum security. Congressmen Emmer & Torres establish 'Congressional Crypto Caucus' for pro-crypto legislation. Crypto.com’s Cronos protocol debates reissuing 70B burned CRO tokens; community vote shows over 86% against the proposal. Links: ZKnox Launch, Cronos Proposal #SOL#Bitcoin#Crypto#AI#Ethereum#ZKnox#Congress#Legislation#Caucus#ANTHROPIC#FTX#CRO#CryptoCom#PostQuantum#Security#Efficiency#Strategy#NFT#DeFi#MarketCap