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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #397 · 23.06

Яндекс выложил в открытый доступ нейросеть YaLM 100B, которая может псевдоразумно отвечать на вопросы и вести беседу. К сожалению, попробовать её лично я не могу, потому что для запуска нужно около 200+ гигабайт видеопамяти, это приличная такая майнинг-ферма. Но по скриншотам она действительно хорошо работает. Хотя про GPT-3 тоже так говорили, а на деле очень так себе. А ещё неделю назад по сети ходила новость о том, что один из разработчиков в Google пообщался с их нейросетью и увидел в ней признаки разума. Вплоть до того, что нанял юриста защищать интересы нейросети! Его в итоге отправили в оплачиваемый принудительный отпуск, подлечиться, наверное. Разработчики знают о мысленном эксперименте "Китайская комната", но обывателю он, на мой взгляд, сложен для понимания, поэтому я попробую привести другой пример. Представьте, что у вас есть кубики с буквами, и там набор граней, которые составляют фразу "Привет, человек". Вы эти грани намазали чем-то вкусным и научили вашу собаку переворачивать кубики вкусными гранями вверх в ответ на команду "Привет, собака". В итоге, если вы говорите "Привет, собака", она переворачивает кубики так, чтобы из них сложилось "Привет, человек". Научилась ли собака при этом говорить на человеческом языке и осознанно отвечать на приветствие? Нет. Нейросеть гораздо глупее собаки (та хотя бы способна именно сознанием различать разные человеческие фразы). Это просто набор алгоритмов, которые складывают кубики, а мы уже на этих кубиках что-то читаем. Чтобы кубики складывались правильно, этих алгоритмов много, и параметров, которыми такая нейросеть оперирует, 100 миллиардов. Даже очень хороший алгоритм по подбору кубиков не является разумным фактически ни в каком смысле этого слова. Впрочем, это не значит, что он не может решать нужные нам задачи. Такую сетку вполне нормально поставить в условной службе поддержки отбиваться от дурачков, задающих банальные или глупые вопросы. Что еще посмотреть по теме: «Теорема о бесконечном количестве обезъян»; И очень крутой фантастический рассказ Хорхе Луиса Борхеса «Вавилонская библиотека». В Библиотеке точно будет книга, которая станет буквально с вами разговаривать: вы задаёте вопрос (любой), переворачиваете страницу и видите там ответ на него, будто бы от разумного существа. #dev#fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 14 подобни публикации

Търсене: #graphql

当前筛选 #graphql清除筛选
Repositorio data science

@repo_science · Post #3204 · 19.05.2023 г., 03:28

#databases#GraphQL 💾 Building Web APIs with GraphQL - The Complete Guide Become an expert in one of the most exciting web APIs framework with this practical, hands-on course 🔗Link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

infosecurity

@tg_infosec · Post #2744 · 05.12.2024 г., 08:29

🔒 API Security Academy. • По ссылке ниже можно найти бесплатную коллекцию заданий, которые научат Вас атаковать и защищать приложения, использующие GraphQL. • Академия предоставляет подробные уроки, из которых Вы узнаете о различных уязвимостях и передовых методах обеспечения защиты. Список доступных уроков: - Prevent Mutation Brute-Force Attacks; - Implement Object-Level Authorization; - Disable Debug Mode for Production; - Combat SQL Injections; - Limit Query Complexity; - Implement Field-Level Authorization; - Configure HTTP Headers for User Protection; - Validate JSON Inputs; - Implement Resolver-Level Authorization. В будущем будут опубликованы и другие уроки: - Mitigate Server Side Request Forgery; - Implement Rate-Limiting for Bot Deterrence; - Abort Expensive Queries for Protection; - Configure a Secure API Gateway; - Limit Query Batching to Safeguard Resources; - Implement List Pagination; - Secure Third-Party API Interactions. #API#GraphQL

Hashtags

Repositorio data science

@repo_science · Post #3132 · 03.05.2023 г., 21:58

#GraphQL#apiRest 🎛 ¿Qué es GraphQL? ¿Es un reemplazo para la API REST? El siguiente diagrama muestra una comparación rápida entre REST y GraphQL. 🔹 GraphQL es un lenguaje de consulta para API desarrollado por Meta. Proporciona una descripción completa de los datos en la API y brinda a los clientes el poder de pedir exactamente lo que necesitan. 🔹Los servidores GraphQL se encuentran entre el cliente y los servicios de back-end. 🔹 GraphQL puede agregar múltiples solicitudes REST en una consulta. El servidor GraphQL organiza los recursos en un gráfico. 🔹 GraphQL admite consultas, mutaciones ( que aplican modificaciones de datos a recursos ) y suscripciones ( que reciben notificaciones sobre modificaciones del esquema ). ----- Canal principal:@repo_science Cupones:@freecoupons_reposcience -----

Repositorio data science

@repo_science · Post #3678 · 26.10.2023 г., 21:40

#webDevelopment#MERNStack#GraphQL 🌐 MERN Stack And GraphQL Complete Guide With BLOG Project 2023 Description Welcome to the comprehensive MERN Stack and GraphQL Complete Course on Udemy! Whether you’re a beginner or an experienced developer, this course will take you on a journey from the very basics to building a fully functional real-world application. In this course, we’ll start by laying a solid foundation in the MERN Stack (MongoDB, Express.js, React, Node.js). You’ll learn how to set up your development environment, understand the core concepts of each technology, and gain hands-on experience with practical examples and exercises, and deployment. ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14862 · 24.06.2025 г., 13:00

#typescript#codemirror#graphiql#graphql#lsp_mode#lsp_server#monaco_editor#vscode GraphiQL is a powerful, open-source GraphQL IDE that helps you write, test, and explore GraphQL queries easily in your browser or desktop. It offers features like syntax highlighting, live error checking, and schema exploration, making it simpler to work with GraphQL APIs. The project is part of a monorepo that includes tools for different editors like CodeMirror and Monaco, providing a consistent and extensible development experience. Using this monorepo setup improves collaboration, code sharing, and maintenance across related tools, saving you time and effort when building or extending GraphQL IDEs. This means you get a reliable, efficient environment to develop GraphQL applications faster and with fewer errors. https://github.com/graphql/graphiql

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15510 · 20.02.2026 г., 13:00

#go#ai_agents#ai_security_tool#anthropic#autonomous_agents#golang#gpt#graphql#multi_agent_system#offensive_security#open_source#openai#penetration_testing#penetration_testing_tools#react#security_automation#security_testing#security_tools#self_hosted PentAGI is an AI-powered tool that automates penetration testing with smart agents using 20+ pro tools like nmap and metasploit in a safe Docker sandbox. It researches vulnerabilities, executes attacks, stores knowledge for reuse, and creates detailed reports via a simple web UI. Quick setup needs Docker, an LLM API key (OpenAI/Anthropic), and `docker compose up -d`. This saves you hours of manual work, speeds up secure testing, cuts errors, and helps find issues faster for better protection. https://github.com/vxcontrol/pentagi

12
ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща